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    Python数据分析与可视化-建模与调优教程 Python机器学习全流程项目实战精讲教程

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    Python数据分析与可视化-建模与调优教程 Python机器学习全流程项目实战精讲教程
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    ===============课程目录===============
    (1)\章节1:机器学习方法论;目录中文件数:8个
    ├─(1) 1. 数据分析与数据挖掘.mp4
    ├─(2) 2. 机器学习、深度学习与人工智能.mp4
    ├─(3) 3. 机器学习的核心任务.mp4
    ├─(4) 4. 机器学习的核心要义.mp4
    ├─(5) 5. 机器学习项目实战全流程.mp4
    ├─(6) 6. Python编程工具.mp4
    ├─(7) 7. Jupyter Notebook与PyCharm.mp4
    ├─(8) 8. 机器学习具体学习方法指导.mp4
    (2)\章节2:机器学习需求分析;目录中文件数:3个
    ├─(9) 09. 需求分析.mp4
    ├─(10) 10. 项目技术、产品和应用调研.mp4
    ├─(11) 11. 实例:数据科学岗位需求分析.mp4
    (3)\章节3:数据采集与爬虫;目录中文件数:9个
    ├─(12) 12. 数据采集概述.mp4
    ├─(13) 13. Python爬虫技术.mp4
    ├─(14) 14. 请求库:urllib.mp4
    ├─(15) 15. 请求库:requests.mp4
    ├─(16) 16. 解析库:BeautifulSoup.mp4
    ├─(17) 17、Shell编程之磁盘监控报警脚本_0.mp4
    ├─(18) 18. 信息提取:css选择器和xpath表达.mp4
    ├─(19) 19. 实例1:招聘网站静态数据采集.mp4
    ├─(20) 20. 实例2:招聘网站动态数据采集.mp4
    (4)\章节4:数据清洗;目录中文件数:6个
    ├─(21) 21. 脏数据.mp4
    ├─(22) 22. 数据预处理的基本方向.mp4
    ├─(23) 23. 缺失值处理.mp4
    ├─(24) 24. 小文本和字符串处理.mp4
    ├─(25) 25. 实例:招聘数据预处理(一).mp4
    ├─(26) 26. 实例:招聘数据预处理(二).mp4
    (5)\章节5:数据分析与可视化;目录中文件数:6个
    ├─(27) 27. 探索性数据分析(EDA).mp4
    ├─(28) 28. 统计绘图与数据可视化.mp4
    ├─(29) 29. Python绘图之matplotlib.mp4
    ├─(30) 30. Python绘图之seaborn.mp4
    ├─(31) 31. 实例:招聘数据的EDA与可视化.mp4
    ├─(32) 32. 实例:招聘数据的EDA与可视化.mp4
    (6)\章节6:特征工程;目录中文件数:5个
    ├─(33) 33. 特征工程概述.mp4
    ├─(34) 34. 特征选择.mp4
    ├─(35) 35. 特征变换与特征提取.mp4
    ├─(36) 36. 特征组合与降维.mp4
    ├─(37) 37. 招聘数据的特征工程探索.mp4
    (7)\章节7:机器学习建模与调优;目录中文件数:9个
    ├─(38) 38. 机器学习模型概述(1).mp4
    ├─(39) 39. 传统机器学习模型(单模型).mp4
    ├─(40) 40. 集成与提升模型.mp4
    ├─(41) 41. sklearn.mp4
    ├─(42) 42. 机器学习调参方法简介.mp4
    ├─(43) 43. GBDT XGBoost lightGBM用法.mp4
    ├─(44) 44. 招聘数据的建模:GBDT.mp4
    ├─(45) 45. 招聘数据的建模:XGBoost.mp4
    ├─(46) 46. 招聘数据的建模:lightGBM.mp4
    (8)\章节8:机器学习模型结果与报告输出;目录中文件数:5个
    ├─(47) 47. R语言与RStudio安装与简介.mp4
    ├─(48) 48. Rmarkdown的安装与基本用法.mp4
    ├─(49) 49. 技术文档之Rmd与Jupyter对比.mp4
    ├─(50) 50. 机器学习分析报告的写作方法.mp4
    ├─(51) 51. 实例:数据相关岗位薪资水平影响因素研究分析报告(简要框架).mp4
    (9)\配套课件;目录中文件数:3个
    ├─(52) 第一章.机器学习方法论.pdf
    ├─(53) 第三章 数据采集与爬虫.ipynb
    ├─(54) 第二章.机器学习需求分析.pdf
    (10)\配套课件\第七讲 机器学习建模;目录中文件数:2个
    ├─(55) lagou_featured.csv
    ├─(56) 第七讲 机器学习建模.ipynb
    (11)\配套课件\第五讲 数据分析与可视化;目录中文件数:5个
    ├─(57) iris.csv
    ├─(58) lagou_data5.csv
    ├─(59) lagou_preprocessed.csv
    ├─(60) stopwords.txt
    ├─(61) 第五讲 数据分析与可视化.ipynb
    (12)\配套课件\第八讲 机器学习技术文档与报告写作方法;目录中文件数:9个
    ├─(62) .RData
    ├─(63) .Rhistory
    ├─(64) example_eda.html
    ├─(65) example_eda.Rmd
    ├─(66) example_rmd.html
    ├─(67) example_rmd.Rmd
    ├─(68) lagou_preprocessed.csv
    ├─(69) r_example.R
    ├─(70) 第八讲 机器学习文档与报告写作方法.ipynb
    (13)\配套课件\第六讲 特征工程;目录中文件数:3个
    ├─(71) lagou_data5.csv
    ├─(72) lagou_featured.csv
    ├─(73) 第六讲 特征工程.ipynb
    (14)\配套课件\第四讲 数据清洗与预处理;目录中文件数:5个
    ├─(74) data_analysis.csv
    ├─(75) data_mining.csv
    ├─(76) deep_learning.csv
    ├─(77) machine_learning.csv
    ├─(78) 第四讲 数据清洗与预处理.ipynb
    (15)\配套课件\第七讲 机器学习建模\.ipynb_checkpoints;目录中文件数:1个
    ├─(79) 第七讲 机器学习建模-checkpoint.ipynb
    (16)\配套课件\第五讲 数据分析与可视化\.ipynb_checkpoints;目录中文件数:1个
    ├─(80) 第五讲 数据分析与可视化-checkpoint.ipynb
    (17)\配套课件\第八讲 机器学习技术文档与报告写作方法\.ipynb_checkpoints;目录中文件数:2个
    ├─(81) Untitled-checkpoint.ipynb
    ├─(82) 第八讲 机器学习文档与报告写作方法-checkpoint.ipynb
    (18)\配套课件\第六讲 特征工程\.ipynb_checkpoints;目录中文件数:1个
    ├─(83) 第六讲 特征工程-checkpoint.ipynb

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