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01章 决策树与泰坦尼克号生存预测 (2.5G)
 1.引言,sklearn入门.mp4 (95.7M)
 2.决策树:概述.mp4 (125.8M)
 3.1分类树:参数criterion.mp4 (114.7M)
 3.2分类树:实现一棵树,随机性参数.mp4 (350.6M)
 3.3 分类树:剪枝参数调优(1).mp4 (185.4M)
 3.4 分类树:剪枝参数调优(2).mp4 (116M)
 3.5 分类树:重要属性和接口.mp4 (199.6M)
 4.1 回归树:参数,属性和接口.mp4 (99.3M)
 4.2 回归树:交叉验证 (1).mp4 (74.1M)
 4.3 回归树:交叉验证(2).mp4 (30.1M)
 4.4 回归树案例:用回归树拟合正弦曲线.mp4 (342.6M)
 5.1 案例:泰坦尼克号生存者预测 (1).mp4 (521.5M)
 5.2 案例:泰坦尼克号生存者预测 (2).mp4 (112.1M)
 5.3 案例:泰坦尼克号生存者预测 (3).mp4 (199.9M)
 5.4 案例:泰坦尼克号生存者预测 (4).mp4 (36.3M)
02章 随机森林与医疗数据集调参 (3.1G)
 1 集成算法概述.mp4 (162M)
 2.1 随机森林分类器.mp4 (634M)
 2.2 参数boostrap & oob_score + 重要属性和接口.mp4 (465.7M)
 2.3 (选学) 袋装法的另一个必要条件.mp4 (85.3M)
 3.1 随机森林回归器.mp4 (133.4M)
 3.2 案例:用随机森林填补缺失值 (1).mp4 (307.5M)
 3.3 案例:用随机森林填补缺失值 (2).mp4 (223.6M)
 3.4 案例:用随机森林填补缺失值 (3).mp4 (287.1M)
 3.5 案例:用随机森林填补缺失值 (4).mp4 (77M)
 4. 机器学习中调参的基本思想.mp4 (220.1M)
 5.1. 案例:随机森林在乳腺癌数据上的调参 (1).mp4 (242.5M)
 5.2 案例:随机森林在乳腺癌数据上的调参 (2).mp4 (306.9M)
03章 数据预处理与特征工程 (3.2G)
 0 概述 + 12期课纲.mp4 (269.6M)
 1.1 数据预处理1:数据归一化.mp4 (193.1M)
 1.2 数据预处理2:数据标准化.mp4 (158.2M)
 1.3 数据预处理3:缺失值 (1).mp4 (93.9M)
 1.4 数据预处理4:缺失值 (2).mp4 (166.7M)
 1.5 数据预处理5:处理分类型数据.mp4 (391.4M)
 1.6 数据预处理6:处理连续型数据.mp4 (195.4M)
 2.1 特征选择1:过滤法-方差过滤 (1).mp4 (180.4M)
 2.2 特征选择2:过滤法-方差过滤 (2).mp4 (406.6M)
 2.3 特征选择3:过滤法-卡方过滤.mp4 (256M)
 2.4 特征选择4:过滤法-F检验和互信息法 (1).mp4 (169.5M)
 2.5 特征选择5:过滤法-互信息法(2) + 总结.mp4 (60.4M)
 2.6 特征选择6:嵌入法 (1).mp4 (113M)
 2.7 特征选择7:嵌入法 (2).mp4 (259.7M)
 2.8 特征选择8:包装法 + 总结.mp4 (317.5M)
04章 降维算法PCA与手写数字识别 (3.3G)
 1 降维算法概述.mp4 (243.6M)
 2.1 降维究竟怎样实现?.mp4 (390M)
 2.2 参数 + 案例:高维数据的可视化 (1).mp4 (594.9M)
 2.2 参数 + 案例:高维数据的可视化 (2).mp4 (52.2M)
 2.3 PCA中的SVD,重要参数svd_solver.mp4 (441M)
 2.3 参数 + 案例:人脸识别中的components_应用.mp4.mp4 (691M)
 2.4 重要接口 + 案例1:用人脸识别看PCA降维后的信息保存量.mp4 (284.9M)
 2.4 重要接口 + 案例2:用PCA实现手写数字的噪音过滤.mp4 (187.7M)
 2.5 原理,流程,重要属性接口和参数的总结.mp4 (63.7M)
 3.1 案例:PCA实现784个特征的手写数字的降维 (1.mp4 (295.2M)
 3.2 案例:PCA实现784个特征的手写数字的降维 (2).mp4 (102.7M)
05章 逻辑回归和信用评分卡 (4G)
 0 前言.mp4 (46.2M)
 1.1 逻辑回归概述:名为“回归”的分类器.mp4 (169.7M)
 1.2 为什么需要逻辑回归.mp4 (132.9M)
 1.3 sklearn当中的逻辑回归.mp4 (40.7M)
 2.1.1 二元逻辑回归的损失函数.mp4 (123.4M)
 2.2.1 正则化:重要参数penalty & C.mp4 (284.9M)
 2.2.2 逻辑回归的特征工程 (1).mp4 (152.4M)
 2.2.2 逻辑回归的特征工程 (2).mp4 (52M)
 2.2.2 逻辑回归的特征工程 (3).mp4 (203M)
 2.2.2 逻辑回归的特征工程 (4).mp4 (50.3M)
 2.3.1 重要参数max_iter – 梯度下降求解逻辑回归的过程.mp4 (82M)
 2.3.2 梯度的概念与解惑.mp4 (129.2M)
 2.3.3 步长的概念与解惑.mp4 (202.6M)
 2.4 二元回归与多元回归:重要参数solver & multi_class.mp4 (132.9M)
 2.5 样本不均衡与参数class_weight.mp4 (99.2M)
 3.1 案例:评分卡与完整的模型开发流程.mp4 (46.9M)
 3.2.1~2 案例:评分卡 – 数据预处理(1) – 重复值与缺失值.mp4 (406.3M)
 3.2.3 案例:评分卡 – 数据预处理 (2) – 异常值.mp4 (243.2M)
 3.2.4 案例:评分卡 – 数据预处理 (3) – 标准化.mp4 (38.4M)
 3.2.5 案例:评分卡 – 数据预处理 (4) – 样本不均衡问题.mp4 (75.7M)
 3.2.6 案例:评分卡 – 数据预处理 (5) – 保存训练集和经过亲自测试集数据.mp4 (52.7M)
 3.3 案例:评分卡 – 分箱 (1) – 概述与概念.mp4 (131.7M)
 3.3.1 案例:评分卡 – 分箱 (2) – 等频分箱 (1).mp4 (72.7M)
 3.3.1 案例:评分卡 – 分箱 (3) – 等频分箱 (2).mp4 (92.1M)
 3.3.2 案例:评分卡 – 分箱 (4) – 选学说明.mp4 (37.9M)
 3.3.3 案例:评分卡 – 分箱 (5) – 计算WOE与IV.mp4 (99.3M)
 3.3.4 案例:评分卡 – 分箱 (6) – 卡方检验、箱体合并、IV值等.mp4 (220.7M)
 3.3.5 案例:评分卡 – 分箱 (7) – 包装分箱函数.mp4 (54.6M)
 3.3.6 案例:评分卡 – 分箱 (8) – 包装判断分箱个数的函数.mp4 (64M)
 3.3.7 案例:评分卡 – 分箱 (9) – 对所有特征进行分箱.mp4 (82.5M)
 3.4 案例:评分卡 – 映射数据 (1).mp4 (92.8M)
 3.4 案例:评分卡 – 映射数据 (2).mp4 (83.8M)
 3.5 案例:评分卡 – 建模与模型验证.mp4 (105.6M)
 3.6 案例:评分卡 – 评分卡的输出和建立.mp4 (164.7M)
06章 聚类算法与量化案例 (2.7G)
 0 概述.mp4 (15.1M)
 1.1 无监督学习概述,聚类vs分类.mp4 (105.9M)
 1.2 sklearn当中的聚类算法.mp4 (52.5M)
 2.1 Kmeans是如何工作的?.mp4 (144.5M)
 2.2 & 2.3 簇内平方和,时间复杂度.mp4 (311M)
 3.1.1 KMeans – 重要参数n_clusters.mp4 (279.6M)
 3.1.2 聚类算法的模型评估指标 (1).mp4 (225.2M)
 3.1.2 聚类算法的模型评估指标 (2) – 轮廓系数.mp4 (66.8M)
 3.1.2 聚类算法的模型评估指标 (3) – CHI.mp4 (109.5M)
 3.1.3 案例:轮廓系数找最佳n_clusters (1).mp4 (131.8M)
 3.1.3 案例:轮廓系数找最佳n_clusters (2).mp4 (152.9M)
 3.1.3 案例:轮廓系数找最佳n_clusters (3).mp4 (338M)
 3.2 重要参数init & random_state & n_init:初始质心怎么决定?.mp4 (109.2M)
 3.3 重要参数max_iter & tol:如何让聚类停下来?.mp4 (68.5M)
 3.5 重要属性与接口 & 函数k_means.mp4 (99.5M)
 4 案例:Kmeans做矢量量化 (1):案例背景.mp4 (68.3M)
 4 案例:Kmeans做矢量量化 (2).mp4 (193.7M)
 4 案例:Kmeans做矢量量化 (3).mp4 (72.7M)
 4 案例:Kmeans做矢量量化 (4).mp4 (187.9M)
07章 支持向量机与医疗数据集调参 (3.2G)
 0 本周要学习什么.mp4 (18.8M)
 1.1 支持向量机概述:最强大的机器学习算法.mp4 (98.8M)
 1.2 支持向量机是如何工作的 & sklearn中的SVM.mp4 (159.8M)
 2.1.1 线性SVC的损失函数 (1).mp4 (171.5M)
 2.1.1 线性SVC的损失函数 (2).mp4 (91.8M)
 2.1.2 函数间隔与几何间隔.mp4 (59.5M)
 2.1.3.1 损失函数的拉格朗日乘数形态.mp4 (176.1M)
 2.1.3.2 拉格朗日对偶函数 (1).mp4 (145.1M)
 2.1.3.2 拉格朗日对偶函数 (2).mp4 (97.6M)
 2.1.3.3 求解拉格朗日对偶函数极其后续过程.mp4 (69M)
 2.1.4 SVM求解可视化 (1):理解等高线函数contour.mp4 (197.8M)
 2.1.4 SVM求解可视化 (2):理解网格制作函数meshgrid与vstack.mp4 (124.8M)
 2.1.4 SVM求解可视化 (3):建模,绘制图像并包装函数.mp4 (139.5M)
 2.1.4 SVM求解可视化 (4):探索建立好的模型.mp4 (25.2M)
 2.1.4 SVM求解可视化(5):非线性数据集上的推广与3D可视化.mp4 (81.9M)
 2.1.4 SVM求解可视化(6):Jupyter Notebook中的3D交互功能.mp4 (31.3M)
 2.2.1 & 2.2.2 非线性SVM与核函数:重要参数kernel.mp4 (192M)
 2.2.3 案例:如何选取最佳核函数 (1).mp4 (261.1M)
 2.2.3 案例:如何选取最佳核函数 (2).mp4 (202.6M)
 2.2.4 案例:在乳腺癌数据集上探索核函数的性质.mp4 (360.8M)
 2.2.5 案例:在乳腺癌数据集上对核函数进行调参 (1).mp4 (78.6M)
 2.2.5 案例:在乳腺癌数据集上对核函数进行调参 (2).mp4 (184.7M)
 2.3.1 SVM在软间隔数据上的推广.mp4 (220.2M)
 2.3.2 重要参数C & 总结.mp4 (126.2M)
08章 支持向量机与Kaggle案例:澳大利亚天气数据集 (4.1G)
 0 目录:本周将学习什么内容.mp4 (28.8M)
 1.1 简单复习支持向量机的基本原理.mp4 (80.3M)
 1.2 参数C的深入理解:多个支持向量存在的理由.mp4 (125.4M)
 1.3 二分类SVC中的样本不均衡问题.mp4 (100.6M)
 1.3 如何使用参数class_weight (1).mp4 (54.2M)
 1.3 如何使用参数class_weight (2).mp4 (136.7M)
 2 SVC的模型评估指标.mp4 (58.2M)
 2.1 混淆矩阵与准确率.mp4 (81.9M)
 2.1 样本不平衡的艺术(1):精确度Precision.mp4 (87.2M)
 2.1 样本不平衡的艺术(2):召回率Recall与F1 measure.mp4 (98.7M)
 2.1.3 对多数类样本的关怀:特异度Specificity和假正率.mp4 (72.4M)
 2.1.4 sklearn中的混淆矩阵.mp4 (19M)
 2.2 ROC曲线:Recall与假正率FPR的平衡.mp4 (33.9M)
 2.2.1 概率与阈值.mp4 (186.9M)
 2.2.2 SVM做概率预测.mp4 (97.3M)
 2.2.3 绘制ROC曲线 (1).mp4 (55.1M)
 2.2.3 绘制ROC曲线 (2).mp4 (67.3M)
 2.2.3 绘制ROC曲线 (3).mp4 (57.4M)
 2.2.4 sklearn中的ROC曲线和AUC面积.mp4 (157M)
 2.2.5 利用ROC曲线求解最佳阈值.mp4 (75.6M)
 3 选学说明:使用SVC时的其他考虑.mp4 (35.1M)
 4 案例:预测明天是否会下雨 – 案例背景.mp4 (48.5M)
 4.1 案例:导库导数据,探索特征.mp4 (214.6M)
 4.2 案例:分集,优先处理标签.mp4 (121.6M)
 4.3.1 案例:描述性统计,处理异常值.mp4 (165.5M)
 4.3.2 案例:现实数据上的数据预处理 – 处理时间.mp4 (446.7M)
 4.3.3 案例:现实数据上的数据预处理 – 处理地点 (1).mp4 (41.2M)
 4.3.3 案例:现实数据上的数据预处理 – 处理地点 (2).mp4 (138.9M)
 4.3.3 案例:现实数据上的数据预处理 – 处理地点 (3).mp4 (170M)
 4.3.3 案例:现实数据上的数据预处理 – 处理地点 (4).mp4 (137.1M)
 4.3.4 案例:现实数据上的数据预处理 – 填补分类型变量的缺失值.mp4 (187.2M)
 4.3.5 案例:现实数据上的数据预处理 – 编码分类型变量.mp4 (62.3M)
 4.3.6 & 4.3.7 案例:现实数据集上的数据预处理:连续型变量.mp4 (102.9M)
 4.4 案例:建模与模型评估 (1).mp4 (61.4M)
 4.4 案例:建模与模型评估 (2).mp4 (58.4M)
 4.5.1 案例:模型调参:追求最高的recall.mp4 (69.8M)
 4.5.2 案例:模型调参:追求最高的精确度 (1).mp4 (164.6M)
 4.5.2 案例:模型调参:追求最高的精确度 (2).mp4 (72.1M)
 4.5.3 案例:模型调参:追求精确度与recall的平衡.mp4 (204.9M)
 4.6 SVM总结与结语.mp4 (31.3M)
09章 回归大家族:线性,岭回归,Lasso,多项式 (5.1G)
 0 本周要学习什么.mp4.mp4 (26.9M)
 1 概述,sklearn中的线性回归大家族.mp4 (79.4M)
 2.1 多元线性回归的基本原理和损失函数.mp4 (110.5M)
 2.2 用最小二乘法求解多元线性回归的过程.mp4 (172.5M)
 2.3 多元线性回归的参数,属性及建模代码.mp4 (239.5M)
 3.1 回归类模型的评估指标:是否预测准确?.mp4 (156M)
 3.2 回归类模型的评估指标:是否拟合了足够的信息?.mp4 (289.8M)
 4.1 多重共线性:含义,数学,以及解决方案.mp4 (367.7M)
 4.2.1 岭回归处理多重共线性.mp4 (126.9M)
 4.2.2 sklearn中的岭回归:linear_model.Ridge.mp4 (407.6M)
 4.2.3 为岭回归选择最佳正则化参数.mp4 (401.5M)
 4.3.1 Lasso处理多重共线性.mp4 (154.7M)
 4.3.2 Lasso的核心作用:特征选择.mp4 (262.2M)
 4.3.3 Lasso选择最佳正则化参数.mp4 (429.5M)
 5.1.1 & 5.1.2 线性数据与非线性数据.mp4 (92.6M)
 5.1.3 线性vs非线性模型 (1):线性模型在非线性数据集上的表现.mp4 (144M)
 5.1.3 线性vs非线性模型 (2):拟合,效果与特点.mp4 (216M)
 5.2 离散化:帮助线性回归解决非线性问题.mp4 (520.2M)
 5.3.1 多项式对数据做了什么?.mp4 (410.5M)
 5.3.2 多项式回归提升模型表现.mp4 (176.9M)
 5.3.3 多项式回归的可解释性.mp4 (257.5M)
 5.3.4 多项式回归:线性还是非线性模型? + 本周结语.mp4 (142.3M)
10章 朴素贝叶斯 (3.5G)
 0 本周要讲解的内容.mp4 (19.1M)
 1.1 为什么需要朴素贝叶斯.mp4 (70M)
 1.2 概率论基础 – 贝叶斯理论等式.mp4 (54.9M)
 1.2.1 瓢虫冬眠:理解条件概率 (1).mp4 (67.3M)
 1.2.1 瓢虫冬眠:理解条件概率 (2).mp4 (90.6M)
 1.2.1 瓢虫冬眠:理解条件概率 (3).mp4 (65M)
 1.2.2 贝叶斯的性质与最大后验估计.mp4 (67.9M)
 1.2.3 汉堡称重:连续型变量的概率估计 (1).mp4 (42.1M)
 1.2.3 汉堡称重:连续型变量的概率估计 (2).mp4 (96.6M)
 1.3 sklearn中的朴素贝叶斯.mp4 (37.1M)
 2.1.1 认识高斯朴素贝叶斯.mp4 (233.2M)
 2.1.2 高斯朴素贝叶斯擅长的数据集.mp4 (47.2M)
 2.1.3 探索贝叶斯 – 拟合中的特性与运行速度 (1).mp4 (24.4M)
 2.1.3 探索贝叶斯 – 拟合中的特性与运行速度 (2) – 代码讲解 (1).mp4 (222.3M)
 2.1.3 探索贝叶斯 – 拟合中的特性与运行速度 (3) – 代码讲解 (2).mp4 (42.5M)
 2.1.3 探索贝叶斯 – 拟合中的特性与运行速度 (4) – 分析与结论.mp4 (91.9M)
 2.2.1 概率类模型的评估指标 (1) – 布里尔分数.mp4 (122.2M)
 2.2.1 概率类模型的评估指标 (2) – 布里尔分数可视化.mp4 (51M)
 2.2.2 概率类模型的评估指标 (3) – 对数损失Logloss.mp4 (137.5M)
 2.2.3 概率类模型的评估指标 (4) – 可靠性曲线 (1).mp4 (78.5M)
 2.2.3 概率类模型的评估指标 (5) – 可靠性曲线 (2).mp4 (358.4M)
 2.2.4 概率类模型的评估指标 (6) – 概率分布直方图.mp4 (95.6M)
 2.2.5 概率类模型的评估指标 (7) – 概率校准 (1).mp4 (218.1M)
 2.2.5 概率类模型的评估指标 (8) – 概率校准 (2).mp4 (44.3M)
 2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (1) – 认识多项式朴素贝叶斯.mp4 (50.3M)
 2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (2) – 数学原理.mp4 (76.6M)
 2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (3) – sklearn中的类与参数.mp4 (42.9M)
 2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (4) – 来构造一个分类器吧.mp4 (99.3M)
 2.3.2 伯努利朴素贝叶斯 (1) – 认识伯努利朴素贝叶斯.mp4 (31.4M)
 2.3.2 伯努利朴素贝叶斯 (2) – sklearn中的类与参数.mp4 (29.5M)
 2.3.2 伯努利朴素贝叶斯 (3) – 构造一个分类器.mp4 (28.4M)
 2.3.3 探索贝叶斯 – 朴素贝叶斯的样本不均衡问题.mp4 (166.1M)
 2.3.4 补集朴素贝叶斯 – 补集朴素贝叶斯的原理 (1).mp4 (55.7M)
 2.3.4 补集朴素贝叶斯 – 补集朴素贝叶斯的原理 (2).mp4 (57.9M)
 2.3.4 补集朴素贝叶斯 – 处理样本不均衡问题.mp4 (50.5M)
 3.1.1 案例:贝叶斯做文本分类 (1) – 单词计数向量技术.mp4 (75.3M)
 3.1.1 案例:贝叶斯做文本分类 (2) – 单词计数向量的问题.mp4 (56.8M)
 3.1.2 案例:贝叶斯做文本分类 (3) – TF-IDF技术.mp4 (86.5M)
 3.2 案例:贝叶斯做文本分类 (4) – 探索和提取文本数据.mp4 (181.4M)
 3.3 案例:贝叶斯做文本分类 (5) – 使用TF-IDF编码文本数据.mp4 (29.2M)
 3.4 案例:贝叶斯做文本分类 (6) – 算法应用与概率校准.mp4 (123.9M)
11章 XGBoost (4.2G)
 0 本周要学习什么.mp4 (53.6M)
 1 XGBoost前瞻:安装xgboost,xgboost库与skleanAPI.mp4 (200.3M)
 2.1 梯度提升树(1):集成算法回顾,重要参数n_estimators.mp4 (132.4M)
 2.1 梯度提升树(2):参数n_estimators下的建模.mp4 (188.2M)
 2.1 梯度提升树(3):参数n_estimators的学习曲线.mp4 (171.2M)
 2.1 梯度提升树(4):基于方差-偏差困境改进的学习曲线.mp4 (177.1M)
 2.2 梯度提升树(5):控制有放回随机抽样,参数subsample.mp4 (223.9M)
 2.3 梯度提升树(6):迭代决策树:重要参数eta.mp4 (252M)
 2.3 梯度提升树(7):迭代决策树:重要参数eta.mp4 (46.7M)
 3.1 XGBoost的智慧 (1):选择弱评估器:重要参数booster.mp4 (51.5M)
 3.2 XGBoost的智慧 (2):XGBoost的目标函数,使用xgboost库建模.mp4 (430.4M)
 3.3 XGBoost的智慧 (3):求解XGBoost的目标函数 – 推导过程.mp4 (127.5M)
 3.3 XGBoost的智慧 (4):XGboost的目标函数 – 泰勒展开相关问题.mp4 (64.9M)
 3.4 XGBoost的智慧 (5):参数化决策树,正则化参数lambda与alpha.mp4 (184.1M)
 3.5 XGBoost的智慧 (6):建立目标函数与树结构的直接联系.mp4 (73M)
 3.5 XGBoost的智慧 (7):最优树结构,求解w和T.mp4 (264.4M)
 3.6 XGBoost的智慧 (8):贪婪算法求解最优树.mp4 (144M)
 3.7 XGBoost的智慧 (9):让树停止生长:参数gamma与工具xgb.cv.mp4 (434.7M)
 4.1 XGBoost应用 (1):减轻过拟合:XGBoost中的剪枝参数.mp4 (125.2M)
 4.1 XGBoost应用 (2):使用xgb.cv进行剪枝参数的调参.mp4 (417.2M)
 4.2 XGBoost应用 (3):使用pickle保存和调用训练好的XGB模型.mp4 (88.2M)
 4.2 XGBoost应用 (4):使用joblib保存和调用训练好的XGB模型.mp4 (77.4M)
 4.3 XGBoost应用 (5):XGB分类中的样本不平衡问题 – sklearnAPI.mp4 (99.7M)
 4.3 XGBoost应用 (6):XGB分类中的样本不平衡问题 – xgboost库.mp4 (162.3M)
 4.4 XGBoost应用 (7):XGB应用中的其他问题.mp4 (89.9M)
课件 (436.8M)
01 决策树课件数据源码 (7.5M)
 .ipynb_checkpoints (213.9K)
  决策树 案例部分源码-checkpoint.ipynb (35.4K)
  决策树 原理部分源码-checkpoint.ipynb (178.5K)
 决策树 案例部分源码.ipynb (35.4K)
 决策树 原理部分源码.ipynb (178.5K)
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02随机森林 (139.8M)
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 随机森林 full version.pdf (2.5M)
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03数据预处理和特征工程 (85M)
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 digit recognizor.csv (73.2M)
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 record.ipynb (132.9K)
04主成分分析PCA与奇异值分解SVD (76.7M)
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 Record.ipynb (350.3K)
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05逻辑回归与评分卡 (46.2M)
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 评分卡模型.ipynb (265.6K)
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06聚类算法Kmeans (11.5M)
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 聚类算法与Kmeans.ipynb (3.4M)
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07支持向量机上 (10.2M)
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 SVM (上) full version.xml (21.3K)
 SVM1.ipynb (1.2M)
08支持向量机下 (25.2M)
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 SVM (下) full version.pdf (3.3M)
 SVM (下) full version.xml (31.3K)
 SVM 2 – 案例部分源码.ipynb (373K)
 SVM 2 – 理论部分源码.ipynb (661.5K)
 SVM数据.zip (4.2M)
 weather.csv (15.1M)
 weatherAUS5000.csv (538.5K)
09回归大家族:线性回归,岭回归,Lasso与多项式回归 (10.4M)
 线性回归 – 代码.ipynb (473.4K)
 线性回归 课件 + 代码.zip (4.9M)
 线性回归大家族 full version.pdf (5M)
010朴素贝叶斯 (10.5M)
 010朴素贝叶斯.rar (4.1M)
 朴素贝叶斯 full version.pdf (3.4M)
 Naive Bayes源码.ipynb (3M)
011XGBoost (11.9M)
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