小白零基础入门到实战 – 人工智能机器学习课程（资料完整）

【资源目录】：

├──01-第一模块：Python快速入门
| ├──01-1-Python环境配置
| | └──01-1-Python环境配置.ts 35.95M
| ├──02-2-Python库安装工具
| | └──01-2-Python库安装工具.ts 35.18M
| ├──03-3-Notebook工具使用
| | └──01-3-Notebook工具使用.ts 64.51M
| ├──04-4-Python简介
| | └──01-4-Python简介.ts 49.55M
| ├──05-5-Python数值运算
| | └──01-5-Python数值运算.ts 32.70M
| ├──06-6-Python字符串操作
| | └──01-6-Python字符串操作.ts 30.17M
| ├──07-7-1-索引结构
| | └──01-7-1-索引结构.ts 20.56M
| ├──08-7-2-List基础结构
| | └──01-7-2-List基础结构.ts 27.73M
| ├──09-8-List核心操作
| | └──01-8-List核心操作.ts 28.85M
| ├──10-9-字典基础定义
| | └──01-9-字典基础定义.ts 17.50M
| ├──11-10-字典的核心操作
| | └──01-10-字典的核心操作.ts 25.56M
| ├──12-11-Set结构
| | └──01-11-Set结构.ts 24.08M
| ├──13-12-赋值机制
| | └──01-12-赋值机制.ts 6.38M
| ├──14-13-判断结构
| | └──01-13-判断结构.ts 14.24M
| ├──15-14-循环结构
| | └──01-14-循环结构.ts 24.35M
| ├──16-15-函数定义
| | └──01-15-函数定义.ts 29.27M
| ├──17-16-模块与包
| | └──01-16-模块与包.ts 28.98M
| ├──18-17-异常处理模块
| | └──01-17-异常处理模块.ts 44.00M
| ├──19-18-文件操作
| | └──01-18-文件操作.ts 43.48M
| ├──20-19-类的基本定义
| | └──01-19-类的基本定义.ts 28.69M
| ├──21-20-类的属性操作
| | └──01-20-类的属性操作.ts 31.41M
| ├──22-21-时间操作
| | └──01-21-时间操作.ts 15.63M
| ├──23-22-Python练习题-1
| | └──01-22-Python练习题-1.ts 29.86M
| └──24-23-Python练习题-2
| | └──01-23-Python练习题-2.ts 44.01M
├──02-第二模块：Python数据科学必备工具包实战
| ├──01-科学计算库-Numpy
| | ├──01-1-Numpy概述.ts 29.58M
| | ├──02-2-Array数组.ts 30.33M
| | ├──03-3-数组结构.ts 60.18M
| | ├──04-4-数组类型.ts 20.89M
| | ├──05-5-数值运算.ts 43.42M
| | ├──06-6-排序操作.ts 36.49M
| | ├──07-7-数组形状操作.ts 54.66M
| | ├──08-8-数组生成函数.ts 43.90M
| | ├──09-9-常用生成函数.ts 26.20M
| | ├──10-10-四则运算.ts 28.10M
| | ├──11-11-随机模块.ts 48.71M
| | ├──12-12-文件读写.ts 32.82M
| | ├──13-13-数组保存.ts 43.61M
| | ├──14-14-练习题-1.ts 47.33M
| | ├──15-15-练习题-2.ts 44.87M
| | ├──16-16-练习题-3.ts 61.90M
| | ├──17-13-Pandas常用操作.ts 32.59M
| | └──18-14-Pandas常用操作2.ts 30.31M
| ├──02-数据分析处理库-Pandas
| | ├──01-1-Pandas概述.ts 52.17M
| | ├──02-2-Pandas基本操作.ts 66.31M
| | ├──03-3-Pandas索引.ts 59.70M
| | ├──04-4-groupby操作.ts 37.34M
| | ├──05-5-数值运算1.ts 34.41M
| | ├──06-6-对象操作.ts 27.50M
| | ├──07-7-对象操作2.ts 28.42M
| | ├──08-8-merge操作.ts 30.32M
| | ├──09-9-显示设置.ts 19.67M
| | ├──10-10-数据透视表.ts 34.07M
| | ├──11-11-时间操作.ts 28.19M
| | ├──12-12-时间序列操作.ts 37.98M
| | ├──13-15-Groupby操作延伸.ts 49.19M
| | ├──14-16-字符串操作.ts 19.75M
| | ├──15-17-索引进阶.ts 24.79M
| | ├──16-18-Pandas绘图操作.ts 42.84M
| | └──17-19-大数据处理技巧.ts 73.53M
| ├──03-.可视化库-Matplotlib
| | ├──01-1-Matplotlib概述.ts 29.07M
| | ├──02-2-子图与标注.ts 51.55M
| | ├──03-3-风格设置.ts 12.81M
| | ├──04-4-条形图.ts 30.13M
| | ├──05-5-条形图细节.ts 30.78M
| | ├──06-6-条形图外观.ts 32.36M
| | ├──07-7-盒图绘制.ts 20.42M
| | ├──08-8-盒图细节.ts 33.80M
| | ├──09-9-绘图细节设置.ts 31.18M
| | ├──10-10-绘图细节设置2.ts 32.54M
| | ├──11-11-直方图与散点图.ts 39.07M
| | ├──12-12-3D图绘制.ts 51.00M
| | ├──13-13-pie图.ts 33.43M
| | ├──14-14-子图布局.ts 46.46M
| | └──15-15-结合pandas与sklearn.ts 37.16M
| └──04-可视化库-Seaborn
| | ├──01-0-课程简介.ts 5.80M
| | ├──02-1整体布局风格设置.ts 20.22M
| | ├──03-2风格细节设置.ts 19.80M
| | ├──04-3调色板.ts 23.02M
| | ├──05-4调色板颜色设置.ts 19.53M
| | ├──06-5单变量分析绘图.ts 24.05M
| | ├──07-6回归分析绘图.ts 23.12M
| | ├──08-7多变量分析绘图.ts 24.22M
| | ├──09-8分类属性绘图.ts 25.34M
| | ├──10-9Facetgrid使用方法.ts 19.82M
| | ├──11-10Facetgrid绘制多变量.ts 24.63M
| | └──12-11热度图绘制.ts 37.72M
├──03-第三模块：人工智能-必备数学课程
| ├──01-高等数学基础
| | ├──01-0-课程简介.ts 4.60M
| | ├──02-1-函数.ts 13.42M
| | ├──03-2-极限.ts 18.06M
| | ├──04-3-无穷小与无穷大.ts 16.75M
| | ├──05-4-连续性与导数.ts 23.39M
| | ├──06-5-偏导数.ts 17.96M
| | ├──07-6-方向导数.ts 22.11M
| | └──08-7-梯度.ts 34.85M
| ├──02-微积分
| | ├──01-1-微积分基本想法.ts 16.09M
| | ├──02-2-微积分的解释.ts 20.36M
| | ├──03-3-定积分.ts 21.59M
| | ├──04-4-定积分性质.ts 13.38M
| | └──05-5-牛顿-莱布尼茨公式.ts 32.60M
| ├──03-泰勒公式与拉格朗日
| | ├──01-1-泰勒公式出发点.ts 15.53M
| | ├──02-2-一点一世界.ts 24.08M
| | ├──03-3-阶数的作用.ts 21.26M
| | ├──04-4-阶乘的作用.ts 17.36M
| | ├──05-5-拉格朗日乘子法.ts 30.44M
| | └──06-6-求解拉格朗日乘子法.ts 29.76M
| ├──04-线性代数基础
| | ├──01-1-行列式概述.ts 14.48M
| | ├──02-2-矩阵与数据的关系.ts 22.64M
| | ├──03-3-矩阵基本操作.ts 30.59M
| | ├──04-4-矩阵的几种变换.ts 13.97M
| | ├──05-5-矩阵的秩.ts 34.37M
| | └──06-6-内积与正交.ts 31.27M
| ├──05-特征值与矩阵分解
| | ├──01-1-特征值与特征向量.ts 17.73M
| | ├──02-2-特征空间与应用.ts 11.76M
| | ├──03-1-SVD要解决的问题.ts 17.83M
| | ├──04-4-特征值分解.ts 14.34M
| | └──05-5-SVD矩阵分解.ts 35.13M
| ├──06-随机变量
| | ├──01-1-离散型随机变量.ts 19.33M
| | ├──02-2-连续型随机变量.ts 29.58M
| | ├──03-3-简单随机抽样.ts 5.74M
| | ├──04-4-似然函数.ts 19.04M
| | └──05-5-极大似然估计.ts 27.43M
| ├──07-概率论基础
| | ├──01-1-概率与频率.ts 17.19M
| | ├──02-2-古典概型.ts 18.68M
| | ├──03-3-条件概率.ts 23.01M
| | ├──04-4-条件概率小例子.ts 17.83M
| | ├──05-5-独立性.ts 21.22M
| | ├──06-6-二维离散型随机变量.ts 22.47M
| | ├──07-7-二维连续型随机变量.ts 16.40M
| | ├──08-8-边缘分布.ts 28.56M
| | ├──09-9-期望.ts 12.45M
| | ├──10-10-期望求解.ts 23.91M
| | ├──11-11-马尔科夫不等式.ts 22.56M
| | ├──12-12-切比雪夫不等式.ts 33.57M
| | ├──13-13-后验概率估计.ts 26.26M
| | ├──14-14-贝叶斯拼写纠错实例.ts 20.84M
| | └──15-15-垃圾邮件过滤实例.ts 25.58M
| ├──08-数据科学你得知道的几种分布
| | ├──01-1-正太分布.ts 85.21M
| | ├──02-2-二项式分布.ts 54.99M
| | ├──03-3-泊松分布.ts 77.44M
| | ├──04-4-均匀分布.ts 13.11M
| | ├──05-5-卡方分布.ts 37.05M
| | └──06-6-beta分布.ts 66.78M
| ├──09-核函数变换
| | ├──01-1-核函数的目的.ts 17.89M
| | ├──02-2-线性核函数.ts 13.33M
| | ├──03-3-多项式核函数.ts 10.59M
| | ├──04-4-核函数实例.ts 27.58M
| | ├──05-5-高斯核函数.ts 22.82M
| | └──06-6-参数的影响.ts 23.99M
| ├──10-熵与激活函数
| | ├──01-1-熵的概念.ts 11.69M
| | ├──02-2-熵的大小意味着什么.ts 42.29M
| | ├──03-3-激活函数.ts 15.92M
| | └──04-4-激活函数的问题.ts 24.80M
| ├──11-回归分析
| | ├──01-1-回归分析概述.ts 25.63M
| | ├──02-2-回归方程定义.ts 18.59M
| | ├──03-3-误差项的定义.ts 33.84M
| | ├──04-4-最小二乘法推导与求解.ts 43.03M
| | ├──05-5-回归方程求解小例子.ts 27.71M
| | ├──06-6-回归直线拟合优度.ts 47.87M
| | ├──07-7-多元与曲线回归问题.ts 44.29M
| | ├──08-8-Python工具包介绍.ts 52.95M
| | ├──09-9-statsmodels回归分析.ts 38.31M
| | ├──10-10-高阶与分类变量实例.ts 67.63M
| | ├──11-11-案例：汽车价格预测任务概述.ts 46.70M
| | ├──12-12-案例：缺失值填充.ts 101.56M
| | ├──13-13-案例：特征相关性.ts 99.22M
| | ├──14-14-案例：预处理问题.ts 50.84M
| | └──15-15-案例：回归求解.ts 85.40M
| ├──12-假设检验
| | ├──01-1-假设检验基本思想.ts 43.24M
| | ├──02-2-左右侧检验与双侧检验.ts 55.85M
| | ├──03-3-Z检验基本原理.ts 22.13M
| | ├──04-4-Z检验实例.ts 68.35M
| | ├──05-5-T检验基本原理.ts 64.96M
| | ├──06-6-T检验实例.ts 27.62M
| | ├──07-7-T检验应用条件.ts 32.64M
| | ├──08-8-卡方检验.ts 60.31M
| | ├──09-9-假设检验中的两类错误.ts 56.62M
| | ├──10-10-Python假设检验实例.ts 62.29M
| | └──11-11-Python卡方检验实例.ts 29.28M
| ├──13-相关分析
| | ├──01-1-相关分析概述.ts 33.44M
| | ├──02-2-皮尔森相关系数.ts 29.11M
| | ├──03-3-计算与检验.ts 73.50M
| | ├──04-4-斯皮尔曼等级相关.ts 61.97M
| | ├──05-5-肯德尔系数.ts 33.98M
| | ├──06-6-质量相关分析.ts 56.80M
| | └──07-7-偏相关与复相关.ts 42.45M
| ├──14-方差分析
| | ├──01-1-方差分析概述.ts 23.00M
| | ├──02-2-方差的比较.ts 52.96M
| | ├──03-3-方差分析计算方法.ts 68.54M
| | ├──04-4-方差分析中的多重比较.ts 34.55M
| | ├──05-5-多因素方差分析.ts 51.04M
| | └──06-6-Python方差分析实例.ts 34.00M
| ├──15-聚类分析
| | ├──01-1-层次聚类概述.ts 21.73M
| | ├──02-2-层次聚类流程.ts 60.55M
| | ├──03-3-层次聚类实例.ts 60.55M
| | ├──04-4-1-KMEANS算法概述.ts 20.71M
| | ├──05-4-2-KMEANS工作流程.ts 16.11M
| | ├──06-4-3-KMEANS迭代可视化展示.ts 27.23M
| | ├──07-5-1-DBSCAN聚类算法.ts 21.56M
| | ├──08-5-2-DBSCAN工作流程.ts 31.14M
| | ├──09-5-3-DBSCAN可视化展示.ts 28.39M
| | ├──10-6-1-多种聚类算法概述.ts 7.78M
| | └──11-6-2-聚类案例实战.ts 60.33M
| └──16-贝叶斯分析
| | ├──01-1-贝叶斯分析概述.ts 32.38M
| | ├──02-2-概率的解释.ts 29.26M
| | ├──03-3-贝叶斯学派与经典统计学派的争论.ts 27.77M
| | ├──04-4-贝叶斯算法概述.ts 12.72M
| | ├──05-5-贝叶斯推导实例.ts 13.36M
| | ├──06-6-贝叶斯拼写纠错实例.ts 20.84M
| | ├──07-7-垃圾邮件过滤实例.ts 25.58M
| | ├──08-8-贝叶斯解释.ts 49.07M
| | ├──09-9-经典求解思路.ts 39.26M
| | ├──10-10-MCMC概述.ts 54.71M
| | ├──11-11-PYMC3概述.ts 29.91M
| | ├──12-12-模型诊断.ts 47.69M
| | └──13-13-模型决策.ts 71.46M
├──04-第四模块：机器学习算法精讲及其案例应用
| ├──01-线性回归原理推导
| | ├──01-0-课程简介1.ts 5.80M
| | ├──02-1-回归问题概述.ts 22.55M
| | ├──03-2-误差项定义.ts 30.49M
| | ├──04-3-独立同分布的意义.ts 27.75M
| | ├──05-4-似然函数的作用.ts 33.60M
| | ├──06-5-参数求解.ts 35.51M
| | ├──07-6-梯度下降通俗解释.ts 24.30M
| | ├──08-7参数更新方法.ts 28.56M
| | └──09-8-优化参数设置.ts 30.72M
| ├──02-线性回归代码实现
| | ├──01-线性回归整体模块概述.ts 16.59M
| | ├──02-初始化步骤.ts 27.46M
| | ├──03-实现梯度下降优化模块.ts 44.66M
| | ├──04-损失与预测模块.ts 52.57M
| | ├──05-数据与标签定义.ts 49.71M
| | ├──06-训练线性回归模型.ts 50.70M
| | ├──07-得到线性回归方程.ts 40.13M
| | ├──08-整体流程debug解读.ts 38.70M
| | ├──09-多特征回归模型.ts 69.21M
| | └──10-非线性回归.ts 55.45M
| ├──03-模型评估方法
| | ├──01-1-Sklearn工具包简介.ts 40.56M
| | ├──02-2-数据集切分.ts 29.42M
| | ├──03-3-交叉验证的作用.ts 54.09M
| | ├──04-4-交叉验证实验分析.ts 73.17M
| | ├──05-5-混淆矩阵.ts 27.14M
| | ├──06-6-评估指标对比分析.ts 59.23M
| | ├──07-7-阈值对结果的影响.ts 50.18M
| | └──08-8-ROC曲线.ts 36.23M
| ├──04-线性回归实验分析
| | ├──01-1-实验目标分析.ts 24.24M
| | ├──02-2-参数直接求解方法.ts 28.78M
| | ├──03-3-预处理对结果的影响.ts 62.63M
| | ├──04-4-梯度下降模块.ts 24.06M
| | ├──05-5-学习率对结果的影响.ts 37.42M
| | ├──06-6-随机梯度下降得到的效果.ts 50.87M
| | ├──07-7-MiniBatch方法.ts 35.89M
| | ├──08-8-不同策略效果对比.ts 38.01M
| | ├──09-9-多项式回归.ts 43.14M
| | ├──10-10-模型复杂度.ts 73.75M
| | ├──11-11-样本数量对结果的影响.ts 68.80M
| | ├──12-12-正则化的作用.ts 38.78M
| | ├──13-13-岭回归与lasso.mp4 103.52M
| | └──14-14-实验总结.ts 63.42M
| ├──05-逻辑回归实验分析
| | ├──01-1-逻辑回归算法原理.ts 26.38M
| | └──02-2-化简与求解.ts 33.63M
| ├──06-逻辑回归代码实现
| | ├──01-1-多分类逻辑回归整体思路.ts 23.82M
| | ├──02-2-训练模块功能.ts 49.11M
| | ├──03-3-完成预测模块.ts 41.65M
| | ├──04-4-优化目标定义.ts 44.05M
| | ├──05-5-迭代优化参数.ts 55.67M
| | ├──06-6-梯度计算.ts 54.90M
| | ├──07-7-得出最终结果.ts 61.91M
| | ├──08-8-鸢尾花数据集多分类任务.ts 31.14M
| | ├──09-9-训练多分类模型.ts 53.69M
| | ├──10-10-准备测试数据.ts 45.91M
| | ├──11-11-决策边界绘制.ts 62.27M
| | └──12-12-非线性决策边界.ts 25.90M
| ├──07-逻辑回归实验分析
| | ├──01-1-逻辑回归实验概述.ts 58.26M
| | ├──02-2-概率结果随特征数值的变化.ts 52.07M
| | ├──03-3-可视化展示.ts 38.08M
| | ├──04-4-坐标棋盘制作.ts 44.06M
| | ├──05-5-分类决策边界展示分析.ts 69.03M
| | └──06-6-多分类-softmax.ts 68.18M
| ├──08-聚类算法-Kmeans&Dbscan原理
| | ├──01-1-KMEANS算法概述.ts 20.71M
| | ├──02-2-KMEANS工作流程.ts 16.11M
| | ├──03-3-KMEANS迭代可视化展示.ts 27.23M
| | ├──04-4-DBSCAN聚类算法.ts 21.56M
| | ├──05-5-DBSCAN工作流程.ts 31.14M
| | └──06-6-DBSCAN可视化展示.ts 28.39M
| ├──09-Kmeans代码实现
| | ├──01-1-Kmeans算法模块概述.ts 11.81M
| | ├──02-2-计算得到簇中心点.ts 27.66M
| | ├──03-3-样本点归属划分.ts 29.23M
| | ├──04-4-算法迭代更新.ts 31.69M
| | ├──05-5-鸢尾花数据集聚类任务.ts 36.89M
| | └──06-6-聚类效果展示.ts 58.94M
| ├──10-聚类算法实验分析
| | ├──01-1-Kmenas算法常用操作.ts 46.99M
| | ├──02-2-Kmenas算法常用操作_20190805_232034.ts 46.99M
| | ├──03-1-聚类结果展示.ts 22.25M
| | ├──04-2-聚类结果展示_20190805_232030.ts 22.25M
| | ├──05-1-建模流程解读.ts 55.64M
| | ├──06-2-建模流程解读_20190805_232032.ts 55.64M
| | ├──07-2-不稳定结果_20190805_232028.ts 20.87M
| | ├──08-1-不稳定结果.ts 20.87M
| | ├──09-1-评估指标-Inertia.ts 53.70M
| | ├──10-2-评估指标-Inertia_20190805_232027.ts 53.70M
| | ├──11-1-如何找到合适的K值_20190805_232026.ts 39.23M
| | ├──12-2-如何找到合适的K值_20190805_232026.ts 39.23M
| | ├──13-2-Kmenas算法存在的问题.ts 38.90M
| | ├──14-1-轮廓系数的作用_20190805_232028.ts 47.53M
| | ├──15-1-Kmenas算法存在的问题_20190805_232023.ts 38.90M
| | ├──16-2-应用实例-图像分割.ts 45.60M
| | ├──17-1-应用实例-图像分割_20190805_232021.ts 45.60M
| | ├──18-2-半监督学习_20190805_232033.ts 53.94M
| | ├──19-1-半监督学习.ts 53.94M
| | ├──20-1-DBSCAN算法.ts 61.67M
| | └──21-2-DBSCAN算法_20190805_232033.ts 61.67M
| ├──11-决策树原理
| | ├──01-1-决策树算法概述.ts 27.92M
| | ├──02-2-熵的作用.ts 25.92M
| | ├──03-3-信息增益原理.ts 34.56M
| | ├──04-4-决策树构造实例.ts 28.78M
| | ├──05-5-信息增益率与gini系数.ts 21.01M
| | ├──06-6-预剪枝方法.ts 28.69M
| | ├──07-7-后剪枝方法.ts 28.22M
| | └──08-8-回归问题解决.ts 20.84M
| ├──12-决策树代码实现
| | ├──01-整体模块概述.ts 13.33M
| | ├──02-递归生成树节点.ts 32.04M
| | ├──03-整体框架逻辑.ts 23.15M
| | ├──04-熵值计算.ts 45.05M
| | ├──05-数据集切分.ts 30.99M
| | ├──06-完成树模型构建.ts 31.42M
| | └──07-测试算法效果.ts 25.64M
| ├──13-决策树实验分析
| | ├──01-1-树模型可视化展示.ts 35.33M
| | ├──02-2-决策边界展示分析.ts 46.83M
| | ├──03-3-树模型预剪枝参数作用.ts 48.24M
| | └──04-4-回归树模型.ts 47.30M
| ├──14-集成算法原理
| | ├──01-1-随机森林算法原理.ts 36.30M
| | ├──02-2-随机森林优势与特征重要性指标.ts 30.26M
| | ├──03-3-提升算法概述.ts 26.42M
| | └──04-4-stacking堆叠模型.ts 22.91M
| ├──15-集成算法实验分析
| | ├──01-1-构建实验数据集.ts 19.22M
| | ├──02-2-硬投票与软投票效果对比.ts 76.45M
| | ├──03-3-Bagging策略效果.ts 49.68M
| | ├──04-4-集成效果展示分析.ts 56.12M
| | ├──05-5-OOB袋外数据的作用.ts 20.66M
| | ├──06-6-特征重要性热度图展示.ts 59.90M
| | ├──07-7-Adaboost算法概述.ts 13.39M
| | ├──08-8-Adaboost决策边界效果.ts 68.06M
| | ├──09-9-GBDT提升算法流程.ts 27.40M
| | ├──10-10-集成参数对比分析.ts 95.26M
| | ├──11-11-模型提前停止策略.ts 35.69M
| | ├──12-12-停止方案实施.ts 55.01M
| | └──13-13-堆叠模型.ts 25.62M
| ├──16-支持向量机原理推导
| | ├──01-1-支持向量机要解决的问题.ts 22.48M
| | ├──02-2-距离与数据定义.ts 23.14M
| | ├──03-3-目标函数推导.ts 29.55M
| | ├──04-4-拉格朗日乘子法求解.ts 24.86M
| | ├──05-5-化简最终目标函数.ts 19.20M
| | ├──06-6-求解决策方程.ts 36.56M
| | ├──07-7-软间隔优化.ts 41.10M
| | ├──08-8-核函数的作用.ts 37.04M
| | └──09-9-知识点总结.ts 29.29M
| ├──17-支持向量机实验分析
| | ├──01-1-支持向量机所能带来的效果.ts 33.67M
| | ├──02-2-决策边界可视化展示.ts 38.83M
| | ├──03-3-软间隔的作用.ts 37.29M
| | ├──04-4-非线性SVM.ts 25.79M
| | └──05-5-核函数的作用与效果.ts 76.40M
| ├──18-神经网络算法原理
| | ├──01-1-深度学习要解决的问题.ts 23.08M
| | ├──02-2-深度学习应用领域.ts 56.11M
| | ├──03-3-计算机视觉任务.ts 20.13M
| | ├──04-4-视觉任务中遇到的问题.ts 37.12M
| | ├──05-5-得分函数.ts 21.48M
| | ├──06-6-损失函数的作用.ts 35.13M
| | ├──07-7-前向传播整体流程.ts 44.21M
| | ├──08-8-返向传播计算方法.ts 29.33M
| | ├──09-9-神经网络整体架构.ts 34.50M
| | ├──10-10-神经网络架构细节.ts 41.95M
| | ├──11-11-神经元个数对结果的影响.ts 64.51M
| | ├──12-12-正则化与激活函数.ts 32.65M
| | └──13-13-神经网络过拟合解决方法.ts 45.28M
| ├──19-神经网络代码实现
| | ├──01-1-神经网络整体框架概述.ts 24.96M
| | ├──02-2-参数初始化操作.ts 48.12M
| | ├──03-3-矩阵向量转换.ts 35.80M
| | ├──04-4-向量反变换.ts 39.44M
| | ├──05-5-完成前向传播模块.ts 40.72M
| | ├──06-6-损失函数定义.ts 40.10M
| | ├──07-7-准备反向传播迭代.ts 33.71M
| | ├──08-8-差异项计算.ts 45.01M
| | ├──09-9-逐层计算.ts 43.47M
| | ├──10-10-完成全部迭代更新模块.ts 73.34M
| | ├──11-11-手写字体识别数据集.ts 44.86M
| | ├──12-12-算法代码错误修正.ts 61.52M
| | ├──13-13-模型优化结果展示.ts 61.04M
| | └──14-14-测试效果可视化展示.ts 70.10M
| ├──20-贝叶斯算法原理
| | ├──01-1-贝叶斯要解决的问题.ts 16.13M
| | ├──02-2-贝叶斯公式推导.ts 22.24M
| | ├──03-3-垃圾邮件过滤实例.ts 25.58M
| | └──04-4-拼写纠错实例.ts 37.39M
| ├──21-贝叶斯代码实现
| | ├──01-1-朴素贝叶斯算法整体框架.ts 20.80M
| | ├──02-2-邮件数据读取.ts 19.20M
| | ├──03-3-预料表与特征向量构建.ts 39.54M
| | ├──04-4-分类别统计词频.ts 37.00M
| | ├──05-5-贝叶斯公式对数变换.ts 33.84M
| | └──06-6-完成预测模块.ts 39.85M
| ├──22-关联规则实战分析
| | ├──01-1-关联规则概述.ts 24.16M
| | ├──02-2-支持度与置信度.ts 37.12M
| | ├──03-3-提升度的作用.ts 46.28M
| | ├──04-4-Python实战关联规则.ts 38.29M
| | ├──05-5-数据集制作.ts 36.69M
| | └──06-6-电影数据集题材关联分析.ts 62.97M
| ├──23-关联规则代码实现
| | ├──01-1-Apripri算法整体流程.ts 37.97M
| | ├──02-2-数据集demo.ts 14.10M
| | ├──03-3-扫描模块.ts 27.32M
| | ├──04-4-拼接模块.ts 24.71M
| | ├──05-5-挖掘频繁项集.ts 30.23M
| | ├──06-6-规则生成模块.ts 30.10M
| | ├──07-7-完成全部算法流程.ts 34.33M
| | └──08-8-规则结果展示.ts 32.63M
| ├──24-词向量word2vec通俗解读
| | ├──01-1-词向量模型通俗解释.ts 24.40M
| | ├──02-2-模型整体框架.ts 31.87M
| | ├──03-3-训练数据构建.ts 17.84M
| | ├──04-4-CBOW与Skip-gram模型.ts 26.88M
| | └──05-5-负采样方案.ts 33.10M
| ├──25-代码实现word2vec词向量模型
| | ├──01-1-数据与任务流程.ts 50.76M
| | ├──02-2-数据清洗.ts 30.85M
| | ├──03-3-batch数据制作.ts 57.85M
| | ├──04-4-网络训练.ts 55.18M
| | └──05-5-可视化展示.ts 54.54M
| ├──26-线性判别分析降维算法原理解读
| | ├──01-1-线性判别分析要解决的问题.ts 22.71M
| | ├──02-2-线性判别分析要优化的目标.ts 21.75M
| | ├──03-3-线性判别分析求解.ts 22.37M
| | ├──04-4-实现线性判别分析进行降维任务.ts 28.05M
| | └──05-5-求解得出降维结果.ts 26.59M
| ├──27-主成分分析降维算法原理解读
| | ├──01-1-PCA基本概念.ts 54.02M
| | ├──02-2-方差与协方差.ts 28.93M
| | ├──03-3-PCA结果推导.ts 38.44M
| | └──04-4-PCA降维实例.ts 46.92M
| ├──28-隐马尔科夫模型
| | ├──01-1-马尔科夫模型.ts 19.90M
| | ├──02-2-隐马尔科夫模型基本出发点.ts 21.82M
| | ├──03-3-组成与要解决的问题.ts 16.74M
| | ├──04-4-暴力求解方法.ts 31.65M
| | ├──05-5-复杂度计算.ts 17.36M
| | ├──06-6-前向算法.ts 41.13M
| | ├──07-7-前向算法求解实例.ts 37.99M
| | ├──08-8-Baum-Welch算法.ts 30.68M
| | ├──09-9-参数求解.ts 19.59M
| | └──10-10-维特比算法.ts 48.87M
| └──29-HMM应用实例
| | ├──01-1-hmmlearn工具包.ts 22.28M
| | ├──02-2-工具包使用方法.ts 61.41M
| | ├──03-3-中文分词任务.ts 15.36M
| | └──04-4-实现中文分词.ts 40.58M
├──05-第五模块：机器学习算法建模实战项目
| ├──01-项目实战-交易数据异常检测
| | ├──01-1-任务目标解读.ts 40.62M
| | ├──02-2-项目挑战与解决方案制定.ts 55.09M
| | ├──03-3-数据标准化处理.ts 56.17M
| | ├──04-4-下采样数据集制作.ts 26.99M
| | ├──05-5-交叉验证.ts 30.69M
| | ├──06-6-数据集切分.ts 26.65M
| | ├──07-7-模型评估方法与召回率.ts 38.00M
| | ├──08-8-正则化惩罚项.ts 36.50M
| | ├──09-9-训练逻辑回归模型.ts 77.71M
| | ├──10-10-混淆矩阵评估分析.ts 60.84M
| | ├──11-11-测试集遇到的问题.ts 26.55M
| | ├──12-12-阈值对结果的影响.ts 42.84M
| | ├──13-13-SMOTE样本生成策略.ts 32.07M
| | └──14-14-过采样效果与项目总结.ts 47.39M
| ├──02-基于随机森林的气温预测实战
| | ├──01-1-基于随机森林的气温预测任务概述.ts 44.89M
| | ├──02-2-基本随机森林模型建立.ts 46.11M
| | ├──03-3-可视化展示与特征重要性.ts 92.33M
| | ├──04-4-加入新的数据与特征.ts 54.87M
| | ├──05-5-数据与特征对结果的影响.ts 49.21M
| | ├──06-6-效率对比分析.ts 59.63M
| | ├──07-7-网格与随机参数选择.ts 41.44M
| | ├──08-8-随机参数选择方法实践.ts 48.26M
| | └──09-9-调参优化细节.ts 56.64M
| ├──03-贝叶斯新闻分类实战
| | ├──01-1-新闻数据与任务概述.ts 27.82M
| | ├──02-2-中文分词与停用词过滤.ts 38.88M
| | ├──03-3-文本关键词提取.ts 78.35M
| | ├──04-4-词袋模型.ts 49.53M
| | ├──05-5-贝叶斯建模结果.ts 55.17M
| | └──06-6-TF-IDF特征分析对比.ts 48.80M
| ├──04-推荐系统实战
| | ├──01-1-音乐推荐任务概述.ts 72.88M
| | ├──02-2-数据集整合.ts 59.67M
| | ├──03-3-基于物品的协同过滤.ts 70.77M
| | ├──04-4-物品相似度计算与推荐.ts 72.30M
| | ├──05-5-SVD矩阵分解.ts 35.13M
| | └──06-6-基于矩阵分解的音乐推荐.ts 93.14M
| ├──05-fbprophe时间序列预测
| | ├──01-1-fbprophet股价预测任务概述.ts 85.77M
| | ├──02-2-时间序列分析.ts 80.52M
| | ├──03-3-fbprophet时间序列预测实例.mp4 97.53M
| | ├──04-4-亚马逊股价趋势.mp4 63.27M
| | └──05-5-突变点调参.ts 89.54M
| └──06-京东用户购买意向预测
| | ├──01-1-项目与数据介绍.ts 55.40M
| | ├──02-2-数据挖掘流程.ts 42.65M
| | ├──03-3-数据检查.ts 32.97M
| | ├──04-4-构建用户特征表单.ts 60.96M
| | ├──05-5-构建商品特征表单.ts 45.96M
| | ├──06-6-数据探索概述.ts 21.82M
| | ├──07-7-购买因素分析.ts 33.05M
| | ├──08-8-特征工程.ts 70.36M
| | ├──09-9-基本特征构造.ts 50.96M
| | ├──10-10-行为特征.ts 33.79M
| | ├──11-11-累积行为特征.ts 51.86M
| | └──12-12-Xgboost模型.ts 25.98M
├──06-第六模块：机器学习案例实战应用集锦
| ├──01-Python实战关联规则
| | ├──01-1-关联规则概述.ts 24.16M
| | ├──02-2-支持度与置信度.ts 37.12M
| | ├──03-3-提升度的作用.ts 46.28M
| | ├──04-4-Python实战关联规则.ts 38.29M
| | ├──05-5-数据集制作.ts 36.69M
| | └──06-6-电影数据集题材关联分析.ts 62.97M
| ├──02-爱彼迎数据集分析与建模
| | ├──01-1-数据与任务分析.ts 51.73M
| | ├──02-2-提取月份信息进行统计分析.ts 26.44M
| | ├──03-3-房价随星期变化的可视化展示.ts 49.79M
| | ├──04-4-房屋信息指标分析.ts 92.06M
| | ├──05-5-提取房屋常见设施.ts 77.40M
| | ├──06-6-房屋规格热度图分析.ts 55.44M
| | ├──07-7-预处理与建模准备.ts 61.30M
| | ├──08-8-随机森林与LightGBM.ts 48.24M
| | └──09-9-训练与评估.ts 69.44M
| ├──03-基于相似度的酒店推荐系统
| | ├──01-1-数据与任务介绍.ts 25.63M
| | ├──02-2-文本词频统计.ts 35.59M
| | ├──03-3-ngram结果可视化展示.ts 59.95M
| | ├──04-4-文本清洗.ts 37.48M
| | ├──05-5-相似度计算.ts 52.85M
| | └──06-6-得出推荐结果.ts 68.39M
| ├──04-商品销售额回归分析
| | ├──01-1-数据任务分析.ts 66.71M
| | ├──02-2-特征工程制作.ts 63.07M
| | ├──03-3-统计指标生成.ts 61.49M
| | ├──04-4-特征信息提取.ts 92.55M
| | ├──05-5-标签变换.ts 47.89M
| | ├──06-6-输入数据制作.ts 31.42M
| | ├──07-7-Xgboost训练模型.ts 30.58M
| | └──08-8-生成输出结果.ts 73.98M
| ├──05-绝地求生数据集探索分析与建模
| | ├──01-1-数据与任务简介.ts 41.41M
| | ├──02-2-数据问题探索与解决方案.ts 60.59M
| | ├──03-3-剔除开挂数据.ts 43.87M
| | ├──04-5-绘图统计分析.ts 44.83M
| | ├──05-6-热度图展示.ts 37.61M
| | ├──06-7-随机森林建模.ts 36.65M
| | └──07-8-特征重要性.ts 60.25M
| ├──06-机器学习-模型解释方法实战
| | ├──01-1-模型解释方法与实践.ts 51.18M
| | ├──02-2-部分依赖图解释.ts 24.43M
| | ├──03-3-双变量分析.ts 31.67M
| | ├──04-4-ShapValues指标分析.ts 64.22M
| | └──05-5-疾病引起原因分析实战.ts 60.99M
| ├──07-自然语言处理必备工具包实战
| | ├──01-1-Python字符串处理.ts 46.65M
| | ├──02-2-正则表达式基本语法.ts 35.26M
| | ├──03-3-正则常用符号.ts 41.60M
| | ├──04-4-常用函数介绍.ts 45.33M
| | ├──05-5-NLTK工具包简介.ts 36.13M
| | ├──06-6-停用词过滤.ts 31.23M
| | ├──07-7-词性标注.ts 40.28M
| | ├──08-8-数据清洗实例.ts 46.25M
| | ├──09-9-Spacy工具包.ts 52.37M
| | ├──10-10-名字实体匹配.ts 24.30M
| | ├──11-11-恐怖袭击分析.ts 45.72M
| | ├──12-12-统计分析结果.ts 52.80M
| | ├──13-13-结巴分词器.ts 31.56M
| | └──14-14-词云展示.ts 95.80M
| ├──08-NLP核心模型-Word2vec
| | ├──01-1-词向量模型通俗解释.ts 24.40M
| | ├──02-2-模型整体框架.ts 31.87M
| | ├──03-3-训练数据构建.ts 17.84M
| | ├──04-4-CBOW与Skip-gram模型.ts 26.88M
| | └──05-5-负采样方案.ts 33.10M
| ├──09-数据特征预处理
| | ├──01-1-任务概述.ts 36.64M
| | ├──02-2-词袋模型.ts 31.92M
| | ├──03-3-词袋模型分析.ts 71.02M
| | ├──04-4-TFIDF模型.ts 53.24M
| | ├──05-5-word2vec词向量模型.ts 60.54M
| | └──06-6-深度学习模型.ts 43.52M
| ├──10-10文本特征处理方法对比
| | ├──01-1-数据与任务介绍.ts 25.63M
| | ├──02-2-数据分析与可视化展示.ts 33.74M
| | ├──03-3-连续值离散化与可视化细节.ts 52.32M
| | ├──04-4-加载数据坐标到实际地图中进行分析.ts 76.73M
| | ├──05-5-特征相关性分析.ts 58.86M
| | ├──06-6-缺失值填充.ts 22.43M
| | ├──07-7-sklearn工具包预处理模块.ts 65.55M
| | ├──08-8-离散属性特征处理.ts 37.44M
| | ├──09-9-构建合适的特征.ts 57.03M
| | ├──10-10-序列化执行预处理操作.ts 48.15M
| | ├──11-11-完成所有预处理操作.ts 55.16M
| | └──12-12-构建回归模型.ts 68.68M
| ├──11-银行客户还款可能性预测
| | ├──01-1-数据任务介绍及缺失值处理.ts 47.01M
| | ├──02-2-EDA数据探索分析.ts 39.32M
| | ├──03-3-特征展示分析.ts 33.59M
| | ├──04-4-KDEPLOT展示.ts 34.66M
| | ├──05-5-部分特征分析与可视化.ts 51.07M
| | ├──06-6-数据检查与特征工程.ts 63.99M
| | ├──07-7-多项式特征.ts 49.13M
| | ├──08-8-自定义特征.ts 25.50M
| | ├──09-9-逻辑回归模型.ts 74.57M
| | ├──10-10-结果评估.ts 95.65M
| | └──11-11-必杀神奇：lightgbm.ts 100.28M
| └──12-图像特征聚类分析实践
| | ├──01-1-数据与任务流程分析.ts 48.96M
| | ├──02-2-图片数据导入.ts 42.33M
| | ├──03-3-图像特征编码.ts 38.32M
| | ├──04-4-数组保存与读取.ts 28.95M
| | ├──05-5-得出聚类结果.ts 39.83M
| | └──06-6-聚类效果可视化展示.ts 81.75M
├──07-第七模块：机器学习竞赛优胜解决方案实战
| ├──01-快手短视频用户活跃度分析
| | ├──01-1-任务目标与数据分析…ts 36.34M
| | ├──02-2-整体模型架构.ts 16.91M
| | ├──03-3-构建用户特征序列.ts 45.22M
| | ├──04-4-序列特征提取方法.ts 37.01M
| | ├──05-5-生成特征汇总表.ts 44.68M
| | ├──06-6-标签制作.ts 35.38M
| | ├──07-7-网络训练模块.ts 50.04M
| | ├──08-8-得出最终模型结果.ts 41.59M
| | └──09-0-课程简介.ts 4.60M
| ├──02-工业化生产预测
| | ├──01-1-数据任务概述.ts 30.01M
| | ├──02-2-数据异常检查.ts 65.05M
| | ├──03-3-时间特征提取.ts 66.96M
| | ├──04-4-各道工序特征构建.ts 71.26M
| | ├──05-5-准备训练数据.ts 49.51M
| | └──06-6-训练xgboost模型.ts 57.08M
| ├──03-智慧城市-道路通行时间预测
| | ├──01-1-数据与任务目标分析.ts 35.12M
| | ├──02-2-数据清洗与标签转换.ts 32.15M
| | ├──03-3-道路通行时间序列数据生成.ts 44.55M
| | ├──04-4-序列缺失补全方法.ts 42.65M
| | ├──05-5-基于回归与插值完成序列特征.ts 62.58M
| | ├──06-6-基于回归与插值进行序列补全.ts 36.11M
| | ├──07-7-特征汇总.ts 57.77M
| | └──08-8-建立回归模型进行预测.ts 54.76M
| ├──04-特征工程建模可解释包
| | ├──01-1-模型解释方法与实践.ts 51.18M
| | ├──02-2-部分依赖图解释.ts 24.43M
| | ├──03-3-双变量分析.ts 31.67M
| | ├──04-4-ShapValues指标分析.ts 64.22M
| | ├──05-5-疾病引起原因分析实战.ts 60.99M
| | ├──06-1-竞赛与目标分析.ts 32.87M
| | ├──07-1-特征对比分析方法.ts 53.07M
| | └──08-1-结果对比分析.ts 65.73M
| ├──05-医学糖尿病数据命名实体识别
| | ├──01-1-数据与任务介绍.ts 25.63M
| | ├──02-2-整体模型架构.ts 16.91M
| | ├──03-3-数据-标签-语料库处理.ts 45.39M
| | ├──04-4-输入样本填充补齐.ts 40.83M
| | ├──05-5-训练网络模型.ts 45.42M
| | └──06-6-医疗数据集（糖尿病）实体识别.ts 89.39M
| ├──06-贷款平台风控模型+特征工程
| | ├──01-1-竞赛任务目标.ts 26.62M
| | ├──02-2-图模型信息提取.ts 31.40M
| | ├──03-3-节点权重特征提取(PageRank).ts 40.23M
| | ├──04-4-deepwalk构建图顶点特征.ts 59.35M
| | ├──05-5-各项统计特征.ts 61.55M
| | ├──06-6-app安装特征.ts 41.54M
| | └──07-7-图中联系人特征.ts 76.99M
| ├──07-新闻关键词抽取模型
| | ├──01-1-任务目标与数据集介绍.ts 80.12M
| | ├──02-2-数据清洗与预处理.ts 59.32M
| | ├──03-3-基本特征抽取.ts 74.70M
| | ├──04-4-文章与词向量分析.ts 92.86M
| | ├──05-5-权重划分.ts 54.53M
| | ├──06-6-候选词统计特征.ts 38.02M
| | ├──07-7-textrank特征提取.ts 34.11M
| | ├──08-8-候选词相似度特征.ts 23.13M
| | └──09-9-特征工程汇总.ts 93.11M
| ├──08-数据特征常用构建方法
| | ├──01-1-基本数值特征.ts 54.19M
| | ├──02-2-常用特征构造手段.ts 57.57M
| | ├──03-3-时间特征处理.ts 62.07M
| | ├──04-4-文本特征处理.ts 121.74M
| | ├──05-5-构造文本向量.ts 54.34M
| | ├──06-6-词向量特征.ts 78.79M
| | └──07-7-计算机眼中的图像.ts 26.11M
| ├──09-用电敏感客户分类
| | ├──01-1-任务与解决框架概述.ts 69.37M
| | ├──02-2-特征工程分析与特征提取.ts 93.78M
| | ├──03-3-离散数据处理.ts 66.57M
| | ├──04-4-统计与文本特征.ts 65.72M
| | ├──05-5-文本特征构建.ts 80.40M
| | ├──06-6-构建低敏用户模型.ts 75.12M
| | └──07-7-高敏模型概述.ts 52.72M
| └──10-机器学习项目实战模板
| | ├──01-1-建筑能源利用效率任务概述.ts 14.47M
| | ├──02-2-处理流程与数据简介.ts 62.79M
| | ├──03-3-能源信息各项指标数据预处理.ts 51.18M
| | ├──04-4-单变量绘图分析.ts 29.14M
| | ├──05-5-离群点剔除.ts 47.30M
| | ├──06-6-变量与结果的关系.ts 40.65M
| | ├──07-7-多变量展示.ts 64.95M
| | ├──08-8-特征工程的价值和方法.ts 70.36M
| | ├──09-1-dataleakage问题.ts 75.83M
| | ├──10-2-基础模型对比.ts 70.34M
| | ├──11-3-选择参数.ts 74.45M
| | ├──12-4-测试模型.ts 60.88M
| | ├──13-5-模型解释.ts 45.28M
| | └──14-6-模型分析.ts 102.37M
├──08-第八模块：Python金融分析与量化交易实战
| ├──01-课程内容与大纲介绍
| | └──01-课程内容与大纲介绍.ts 51.66M
| ├──02-金融数据时间序列分析
| | ├──01-1-金融时间序列数据统计分析.ts 65.35M
| | ├──02-2-序列变化情况分析计算.ts 34.54M
| | ├──03-3-连续指标变化情况分析.ts 68.97M
| | ├──04-4-时间序列重采样操作.ts 44.14M
| | ├──05-5-短均与长均计算实例.ts 47.26M
| | ├──06-6-指标相关情况分析.ts 41.83M
| | └──07-7-回归方程与相关系数实例.ts 56.47M
| ├──03-1双均线交易策略实战
| | ├──01-1-金叉与死叉介绍.ts 16.76M
| | ├──02-2-买点与卖点可视化分析.ts 40.06M
| | ├──03-3-策略收益效果分析.ts 22.05M
| | └──04-4-均线调参实例.ts 66.67M
| ├──04-策略收益与风险评估指标解析
| | ├──01-1-回测收益率指标解读.ts 32.27M
| | ├──02-1-回测收益率指标解读.ts 32.27M
| | ├──03-3-最大回撤区间.ts 39.03M
| | ├──04-4-夏普比率的作用.ts 19.54M
| | └──05-5-阿尔法与贝塔概述.ts 28.32M
| ├──05-量化交易与回测平台解读
| | ├──01-1-量化交易概述.ts 21.88M
| | ├──02-2-量化交易所需技能分析.ts 31.18M
| | └──03-3-Ricequant交易平台简介.ts 33.46M
| ├──06-Ricequant回测选股分析实战
| | ├──01-1-策略任务分析.ts 24.11M
| | ├──02-2-股票池筛选.ts 41.50M
| | ├──03-2-股票池筛选.ts 41.50M
| | └──04-4-定时器功能与作用.ts 69.80M
| ├──07-因子数据预处理实战
| | ├──01-1-百分位去极值方法.ts 27.81M
| | ├──02-2-基于百分位去极值实例.ts 28.76M
| | ├──03-3-Mad法去极值演示.ts 24.64M
| | ├──04-4-3Sigma方法实例.ts 25.65M
| | ├──05-5-标准化处理方法.ts 31.18M
| | ├──06-6-中性化处理方法通俗解释.ts 25.49M
| | └──07-7-策略任务概述.ts 37.34M
| ├──08-因子选股策略实战
| | ├──01-1-股票数据获取.ts 19.81M
| | ├──02-2-过滤筛选因子指标数据.ts 27.83M
| | ├──03-3-因子数据预处理.ts 25.96M
| | ├──04-4-股票池筛选.ts 25.37M
| | └──05-5-策略效果评估分析.ts 59.53M
| ├──09-因子分析实战
| | ├──01-5-策略效果评估分析.ts 59.53M
| | ├──02-2-Alphalens工具包介绍.ts 55.42M
| | ├──03-3-获取因子指标数据.ts 24.96M
| | ├──04-4-获取给定区间全部数据.ts 22.47M
| | ├──05-5-数据格式转换.ts 19.40M
| | ├──06-6-IC指标值计算.ts 42.65M
| | ├──07-7-工具包绘图展示.ts 21.93M
| | └──08-8-因子收益率简介.ts 30.90M
| ├──10-因子打分选股实战
| | ├──01-1-打分法选股策略概述.ts 17.80M
| | ├──02-2-整体任务流程梳理.ts 31.94M
| | ├──03-3-策略初始化与数据读取.ts 34.18M
| | ├──04-4-因子打分与排序.ts 34.50M
| | ├──05-5-完成选股方法.ts 17.66M
| | ├──06-6-完成策略交易展示结果.ts 34.75M
| | └──07-7-策略总结与分析.ts 28.33M
| ├──11-回归分析策略
| | ├──01-1-回归问题概述.ts 22.55M
| | ├──02-2-误差项定义.ts 30.49M
| | ├──03-3-独立同分布的意义.ts 27.75M
| | ├──04-4-似然函数的作用.ts 33.60M
| | ├──05-5-参数求解.ts 35.51M
| | ├──06-6-梯度下降通俗解释.ts 24.30M
| | ├──07-7参数更新方法.ts 28.56M
| | ├──08-8-优化参数设置.ts 30.72M
| | ├──09-9-回归任务概述.ts 17.31M
| | ├──10-10-特征可视化展示.ts 37.43M
| | ├──11-11-构建回归方程.ts 43.66M
| | └──12-12-回归分析结果.ts 29.79M
| ├──11-聚类分析策略
| | ├──01-1-KMEANS算法概述.ts 20.71M
| | ├──02-2-KMEANS工作流程.ts 16.11M
| | ├──03-3-KMEANS迭代可视化展示.ts 27.23M
| | ├──04-4-DBSCAN聚类算法.ts 21.56M
| | ├──05-5-DBSCAN工作流程.ts 31.14M
| | ├──06-6-DBSCAN可视化展示.ts 28.39M
| | ├──07-6-DBSCAN可视化展示.ts 28.39M
| | ├──08-8-统计分析所需数据准备.ts 27.52M
| | └──09-9-统计效果展示.ts 27.35M
| ├──12-拓展：fbprophet时间序列预测神器
| | ├──01-1-fbprophet股价预测任务概述.ts 85.77M
| | ├──02-2-时间序列分析.ts 80.52M
| | ├──03-3-fbprophet时间序列预测实例.mp4 97.53M
| | ├──04-4-亚马逊股价趋势.ts 63.27M
| | └──05-5-突变点调参.ts 89.54M
| └──13-基于深度学习的时间序列预测
| | ├──01-1-任务目标与数据源.ts 21.56M
| | ├──02-2-构建时间序列数据.ts 31.02M
| | ├──03-3-训练时间序列数据预测结果.ts 41.24M
| | ├──04-4-多特征预测结果.ts 31.36M
| | └──05-5-序列结果预测.ts 25.37M
├──09-第九模块：深度学习经典算法解析
| ├──01-深度学习必备基础知识点础
| | ├──01-1-深度学习要解决的问题.ts 23.08M
| | ├──02-2-深度学习应用领域.ts 56.11M
| | ├──03-3-计算机视觉任务.ts 20.13M
| | ├──04-4-视觉任务中遇到的问题.ts 37.12M
| | ├──05-5-得分函数.ts 37.12M
| | ├──06-6-损失函数的作用.ts 35.13M
| | └──07-7-前向传播整体流程.ts 44.21M
| ├──02-神经网络整体架构
| | ├──01-1-返向传播计算方法.ts 29.33M
| | ├──02-2-神经网络整体架构.ts 34.50M
| | ├──03-2-神经网络整体架构.ts 34.50M
| | ├──04-4-神经元个数对结果的影响.ts 78.22M
| | ├──05-5-正则化与激活函数.ts 32.65M
| | └──06-6-神经网络过拟合解决方法.ts 45.28M
| ├──03-卷积神经网络原理与参数解读
| | ├──01-1-卷积神经网络应用领域.ts 24.01M
| | ├──02-2-卷积的作用.ts 25.87M
| | ├──03-3-卷积特征值计算方法.ts 24.19M
| | ├──04-4-得到特征图表示.ts 20.74M
| | ├──05-5-步长与卷积核大小对结果的影响.ts 22.62M
| | ├──06-6-边缘填充方法.ts 19.66M
| | ├──07-7-特征图尺寸计算与参数共享.ts 24.79M
| | ├──08-8-池化层的作用.ts 12.99M
| | ├──09-9-整体网络架构.ts 19.26M
| | ├──10-10-VGG网络架构.ts 21.86M
| | ├──11-11-残差网络Resnet.ts 20.62M
| | └──12-12-感受野的作用.ts 19.08M
| ├──04-递归神经网络与词向量原理解读
| | ├──01-12-感受野的作用.ts 19.08M
| | ├──02-2-词向量模型通俗解释.ts 24.40M
| | ├──03-3-模型整体框架.ts 31.87M
| | ├──04-4-训练数据构建.ts 17.84M
| | ├──05-5-CBOW与Skip-gram模型.ts 26.88M
| | └──06-6-负采样方案.ts 33.10M
| ├──05-案例实战搭建神经网络
| | ├──01-0-keras框架简介与安装.ts 16.35M
| | ├──02-1-训练自己的数据集整体流程.ts 52.48M
| | ├──03-2-数据加载与预处理.ts 41.21M
| | ├──04-3-搭建网络模型.ts 60.75M
| | ├──05-4-学习率对结果的影响.ts 55.26M
| | ├──06-5-Drop-out操作.ts 49.82M
| | ├──07-6-权重初始化方法对比.ts 70.51M
| | ├──08-7-初始化标准差对结果的影响.ts 19.05M
| | ├──09-8-正则化对结果的影响.ts 103.51M
| | └──10-9-加载模型进行测试.ts 57.97M
| ├──06-案例实战卷积神经网络
| | ├──01-1-卷积层构造.ts 46.99M
| | ├──02-1-卷积层构造.ts 46.99M
| | ├──03-3-BatchNormalization效果.ts 62.33M
| | ├──04-4-参数对比.ts 79.30M
| | └──05-5-网络测试效果.ts 26.06M
| └──07-案例实战LSTM时间序列预测任务
| | ├──01-1-时间序列模型.ts 33.14M
| | ├──02-2-网络结构与参数定义.ts 30.83M
| | ├──03-3-构建LSTM模型.ts 34.50M
| | ├──04-4-训练模型与效果展示.ts 52.20M
| | ├──05-5-多序列预测结果.ts 61.22M
| | ├──06-6-股票数据预测.ts 34.26M
| | ├──07-7-数据预处理.ts 40.98M
| | └──08-8-预测结果展示.ts 27.77M
├──10-选修：Python数据分析案例实战
| ├──01-KIVA贷款数据
| | ├──01-kiva贷款数据集介绍.ts 44.23M
| | ├──02-2-各个国家贷款需求.ts 46.72M
| | ├──03-3-贷款金额与还款间隔分析.ts 42.92M
| | ├──04-5-深入各个行业分析.ts 53.11M
| | ├──05-6-针对时间序列进行分析.ts 37.98M
| | └──06-7-各项数据指标统计分析.ts 75.85M
| ├──02-订单数据集分析
| | ├──01-8-预测结果展示.ts 27.77M
| | ├──02-2-双变量热度图绘制方法.ts 52.94M
| | ├──03-3-复购情况对比分析.ts 35.23M
| | ├──04-4-购物车情况与复购.ts 41.31M
| | └──05-5-聚类划分商品.ts 50.47M
| ├──03-基于统计分析的电影推荐
| | ├──01-1-电影数据与环境配置.ts 71.07M
| | ├──02-2-数据与关键词信息展示.ts 68.14M
| | ├──03-3-关键词云与直方图可视化展示.ts 50.69M
| | ├──04-4-电影特征数据可视化.ts 43.54M
| | ├──05-5数据清洗方法分析.ts 63.83M
| | ├──06-6-缺失值填充方法.ts 41.67M
| | ├──07-7-推荐引擎构造.ts 56.75M
| | ├──08-8-数据特征构造.ts 40.92M
| | └──09-9-得出推荐结果.ts 57.82M
| ├──04-纽约出租车建模
| | ├──01-1-纽约出租车运行情况数据概述.ts 23.31M
| | ├──02-2-聚类区域划分.ts 49.80M
| | ├──03-3-客流趋势动态展示.ts 54.84M
| | ├──04-4-区域邻居情况分析.ts 70.80M
| | ├──05-5-用户数据特征分析.ts 65.10M
| | ├──06-6-不同类别的出租车运行情况对比.ts 37.10M
| | ├──07-7-客户数据特征可视化分析.ts 27.15M
| | ├──08-8-聚类特征信息可视化展示.ts 87.80M
| | ├──09-9-xgboost模型进行分析预测.ts 53.90M
| | └──10-10-加入天气特征对结果的影响分析.ts 67.85M
| ├──05-商品信息可视化与文本分析
| | ├──01-1-在线商城商品数据信息概述.ts 36.64M
| | ├──02-2-商品类别划分方式.ts 42.07M
| | ├──03-3-商品类别可视化展示.ts 46.96M
| | ├──04-4-商品描述长度对价格的影响分析.ts 38.00M
| | ├──05-5-关键词的词云可视化展示.ts 57.69M
| | ├──06-6-基于tf-idf提取关键词信息.ts 40.22M
| | ├──07-7-通过降维进行可视化展示.ts 43.42M
| | └──08-8-聚类分析与主题模型展示.ts 63.11M
| └──06-数据分析-机器学习模板
| | ├──01-1-人口普查预测任务概述.ts 64.75M
| | ├──02-2-单特征与缺失值展示.ts 60.42M
| | ├──03-3-人口普查数据集清洗.ts 27.23M
| | ├──04-4-人口信息数据特征工程展示.ts 47.92M
| | ├──05-5-单变量展示.ts 37.61M
| | ├──06-6-双变量分析.ts 48.10M
| | ├──07-7-开发新变量.ts 47.77M
| | ├──08-8-ROC与AUC模型评估标准.ts 62.09M
| | └──09-9-机器学习算法模型效果对比.ts 74.02M
├──11-选修：机器学习进阶实战
| ├──01-GBDT提升算法
| | ├──01-1-回归树模型.ts 26.17M
| | ├──02-2-Adaboost算法.ts 16.01M
| | ├──03-3-GBDT工作流程.ts 24.64M
| | ├──04-4-回归任务.ts 11.15M
| | ├──05-5-分类任务.ts 25.13M
| | └──06-6-可视化.ts 45.61M
| ├──01-数据特征
| | ├──01-1-基本数值特征.ts 54.19M
| | ├──02-2-常用特征构造手段.ts 57.57M
| | ├──03-3-时间特征处理.ts 62.07M
| | ├──04-4-文本特征处理.ts 121.74M
| | ├──05-5-构造文本向量.ts 54.34M
| | ├──06-6-词向量特征.ts 78.79M
| | └──07-7-计算机眼中的图像.ts 26.11M
| ├──02-xgboost-gbdt-lightgbm提升算法框架对比
| | ├──01-1-GBDT效果.ts 44.10M
| | ├──02-2-Xgboost效果.ts 53.74M
| | └──03-3-lightGBM效果.ts 84.84M
| ├──04-4.使用lightgbm进行饭店流量预测
| | ├──01-1-饭店流量数据介绍.ts 35.37M
| | ├──02-2-数据汇总.ts 56.68M
| | ├──03-3-离群点筛选.ts 28.33M
| | ├──04-4-特征提取.ts 71.37M
| | └──05-5-lightgbm建模.ts 44.33M
| ├──05-降维算法-线性判别分析
| | ├──01-1-线性判别分析要解决的问题.ts 22.71M
| | ├──02-2-线性判别分析要优化的目标.ts 21.75M
| | ├──03-3-线性判别分析求解.ts 22.37M
| | ├──04-4-实现线性判别分析进行降维任务.ts 28.05M
| | └──05-5-求解得出降维结果.ts 26.59M
| ├──05-人口普查数据集项目实战-收入预测
| | ├──01-1-人口普查预测任务概述.ts 64.75M
| | ├──02-2-单特征与缺失值展示.ts 60.42M
| | ├──03-3-第一步：数据清洗.ts 27.23M
| | ├──04-4-特征工程.ts 47.92M
| | ├──05-5-单变量展示.ts 37.61M
| | ├──06-6-双变量分析.ts 48.10M
| | ├──07-7-开发新变量.ts 47.77M
| | ├──08-8-ROC与AUC模型评估标准.ts 62.09M
| | └──09-9-机器学习模型.ts 74.02M
| ├──07-贝叶斯优化及其工具包使用
| | ├──01-1-贝叶斯优化概述.ts 27.18M
| | ├──02-2-工具包使用方法.ts 61.41M
| | ├──03-3-贝叶斯优化效果.ts 41.44M
| | └──04-4-调整参数空间.ts 48.20M
| ├──08-贝叶斯优化实战
| | ├──01-1-基础模型建立.ts 27.44M
| | ├──02-2-设置参数空间.ts 58.66M
| | ├──03-3-随机优化结果.ts 38.52M
| | ├──04-4-贝叶斯优化效果.ts 72.10M
| | ├──05-5-方法对比.ts 37.47M
| | └──06-6-参数变化情况.ts 60.97M
| ├──09-EM算法
| | ├──01-1-EM算法要解决的问题.ts 19.72M
| | ├──02-2-隐变量问题.ts 11.34M
| | ├──03-3-EM算法求解实例.ts 29.29M
| | ├──04-4-Jensen不等式.ts 19.48M
| | ├──05-5-GMM模型.ts 16.73M
| | ├──06-6-GMM实例.ts 28.59M
| | └──07-7-GMM聚类.ts 26.35M
| ├──10-HMM隐马尔科夫模型
| | ├──01-1-马尔科夫模型.ts 19.90M
| | ├──02-2-隐马尔科夫模型基本出发点.ts 21.82M
| | ├──03-3-组成与要解决的问题.ts 16.74M
| | ├──04-4-暴力求解方法.ts 31.65M
| | ├──05-5-复杂度计算.ts 17.36M
| | ├──06-6-前向算法.ts 41.13M
| | ├──07-7-前向算法求解实例.ts 37.99M
| | ├──08-8-Baum-Welch算法.ts 30.68M
| | ├──09-9-参数求解.ts 19.59M
| | └──10-10-维特比算法.ts 48.87M
| ├──11-HMM案例实战
| | ├──01-1-hmmlearn工具包.ts 22.28M
| | ├──02-2-工具包使用方法.ts 61.41M
| | ├──03-3-中文分词任务.ts 15.36M
| | └──04-4-实现中文分词.ts 40.58M
| ├──12-推荐系统
| | ├──01-0-开场.ts 4.30M
| | ├──02-1-推荐系统应用.ts 21.01M
| | ├──03-2-推荐系统要完成的任务.ts 11.70M
| | ├──04-3-相似度计算.ts 18.28M
| | ├──05-4-基于用户的协同过滤.ts 16.30M
| | ├──06-5-基于物品的协同过滤.ts 24.55M
| | ├──07-6-隐语义模型.ts 13.04M
| | ├──08-7-隐语义模型求解.ts 17.32M
| | └──09-8-模型评估标准.ts 12.33M
| ├──13-基于统计分析的电影推荐
| | ├──01-1-数据与环境配置.ts 73.06M
| | ├──02-2-数据与关键词信息展示.ts 68.14M
| | ├──03-3-关键词云与直方图展示.ts 50.69M
| | ├──04-4-特征可视化.ts 43.54M
| | ├──05-5-数据清洗概述.ts 63.83M
| | ├──06-6-缺失值填充方法.ts 41.67M
| | ├──07-7-推荐引擎构造.ts 56.75M
| | ├──08-8-数据特征构造.ts 40.92M
| | └──09-9-得出推荐结果.ts 57.82M
| ├──13-音乐推荐系统实战
| | ├──01-1-音乐推荐任务概述.ts 72.88M
| | ├──02-2-数据集整合.ts 59.67M
| | ├──03-3-基于物品的协同过滤.ts 70.77M
| | ├──04-4-物品相似度计算与推荐.ts 72.30M
| | ├──05-5-SVD矩阵分解.ts 35.13M
| | └──06-6-基于矩阵分解的音乐推荐.ts 93.14M
| ├──15-NLP-文本特征方法对比
| | ├──01-1.1-任务概述.ts 42.75M
| | ├──02-2-词袋模型.ts 31.92M
| | ├──03-3-词袋模型分析.mp4 71.02M
| | ├──04-4-TFIDF模型.ts 53.24M
| | ├──05-5-word2vec词向量模型.ts 60.54M
| | └──06-6-深度学习模型.ts 43.52M
| ├──15-学习曲线
| | ├──01-1-Bian与Variance曲线.ts 40.28M
| | ├──02-2-数据集中的结果.ts 67.40M
| | └──03-3-曲线实验结果.ts 45.12M
| ├──17-使用word2vec分类任务
| | ├──01-1-影评情感分类.ts 52.54M
| | ├──02-2-基于词袋模型训练分类器.ts 31.35M
| | ├──03-3-准备word2vec输入数据.ts 27.41M
| | └──04-4-使用gensim构建word2vec词向量（新）.ts 75.77M
| ├──18-Tensorflow自己打造word2vec
| | ├──01-1-数据与任务流程.ts 50.76M
| | ├──02-2-数据清洗.ts 30.85M
| | ├──03-3-batch数据制作.mp4 57.85M
| | ├──04-4-网络训练.ts 55.18M
| | └──05-5-可视化展示.ts 54.54M
| ├──19-制作自己常用工具包
| | ├──01-1-为什么要做自己的数据工具包.ts 10.07M
| | ├──02-2-工具包注释.ts 36.27M
| | ├──03-3-缺失值处理.ts 47.79M
| | ├──04-4-其他处理方式概述.ts 87.29M
| | └──05-5-工具包调用.ts 22.52M
| ├──20-机器学习项目实战-数据处理与特征提取
| | ├──01-1-建筑能源利用效率任务概述.ts 14.47M
| | ├──02-2-处理流程与数据简介.ts 62.79M
| | ├──03-3-能源信息各项指标数据预处理.ts 51.18M
| | ├──04-4-单变量绘图分析.ts 29.14M
| | ├──05-5-离群点剔除.ts 47.30M
| | ├──06-6-变量与结果的关系对比分析.ts 40.65M
| | ├──07-7-多变量展示.ts 64.95M
| | └──08-8-特征工程的价值与方法.ts 70.36M
| └──21-机器学习项目实战-建模与分析
| | ├──01-1-dataleakage问题解决方案.ts 75.83M
| | ├──02-2-机器学习基础模型对比.ts 70.34M
| | ├──03-3-参数对结果的影响分析.ts 74.45M
| | ├──04-4-测试模型效果.ts 60.88M
| | ├──05-5-模型的结果解释与参数分析.ts 45.28M
| | └──06-6-机器学习常用模型分析方法介绍.ts 102.37M
└──课件代码
| ├──第10章 选修：Python数据分析案例实战
| | ├──Matplotlib绘图.zip 3.69M
| | ├──贷款数据分析.zip 903.86M
| | ├──电影推荐.zip 10.05M
| | ├──多变量分析.zip 439.13kb
| | ├──纽约出租车运行情况分析.zip 436.76M
| | ├──散点图绘制技巧.zip 6.27M
| | ├──商品订单数据集分析.zip 198.00M
| | ├──商品可视化展示与文本处理.zip 213.82M
| | ├──数据分析与机器学习模板.zip 11.16M
| | └──数据降维.zip 12.59M
| ├──第11章 选修：机器学习进阶实战
| | ├──1.数据特征
| | | └──数值特征
| | ├──10.HMM隐马尔科夫模型
| | | └──HMM.pdf 1.02M
| | ├──11.HMM案例实战
| | | ├──HMM
| | | ├──data2.csv 130.67kb
| | | ├──hmm实践.ipynb 5.78kb
| | | └──时间序列.ipynb 188.97kb
| | ├──12.推荐系统
| | | └──推荐系统.pdf 2.13M
| | ├──13.音乐推荐系统实战
| | | └──Python实现音乐推荐系统
| | ├──14.基于统计分析的电影推荐
| | | └──电影推荐.zip 10.05M
| | ├──15.学习曲线
| | | └──学习曲线
| | ├──16.NLP-文本特征方法对比
| | | ├──clean_data.csv 1.08M
| | | ├──GoogleNews-vectors-negative300.bin 3.39G
| | | ├──socialmedia_relevant_cols.csv 1.21M
| | | ├──socialmedia_relevant_cols_clean.csv 1.23M
| | | ├──socialmedia_relevant_cols_clean2.csv 1.23M
| | | └──自然语言处理方法对比.ipynb 1.04M
| | ├──17.使用word2vec分类任务
| | | └──word2vec.zip 84.58M
| | ├──18.Tensorflow自己打造word2vec
| | | └──word2vec
| | ├──19.制作自己常用工具包
| | | └──特征筛选
| | ├──2.GBDT提升算法
| | | └──GBDT.pdf 763.79kb
| | ├──20.数据处理与特征工程
| | | └──机器学习项目实战流程
| | ├──3.xgboost-gbdt-lightgbm
| | | └──GBDT.zip 51.60M
| | ├──4.使用lightgbm进行饭店流量预测
| | | └──GBDT.zip 51.60M
| | ├──5.人口普查数据集项目实战-收入预测
| | | ├──1.png 186.70kb
| | | ├──2.png 62.65kb
| | | ├──3.png 698.34kb
| | | └──机器学习数据分析模板.ipynb 4.18M
| | ├──6.降维算法-线性判别分析
| | | ├──9-LDA与PCA算法.pdf 1.04M
| | | └──降维算法.zip 443.73kb
| | ├──7.贝叶斯优化及其工具包使用
| | | └──贝叶斯优化：Hyperopt.zip 17.38M
| | ├──8.贝叶斯优化实战
| | | └──贝叶斯优化：Hyperopt.zip 17.38M
| | └──9.EM算法
| | | └──10-EM算法.pdf 811.45kb
| ├──第1章 第一模块：Python快速入门
| | └──Python基础
| | | └──Python基础代码.zip 174.65kb
| ├──第2章 第二模块：Python数据科学必备工具包实战
| | ├──Matplotlib
| | | └──Matplotlib绘图.zip 3.69M
| | ├──Numpy
| | | └──numpy代码.zip 16.79kb
| | ├──Pandas
| | | └──Pandas.zip 48.91M
| | └──Seaborn
| | | ├──4-REG.ipynb 771.56kb
| | | ├──5-category.ipynb 658.21kb
| | | ├──6-FacetGrid.ipynb 839.22kb
| | | ├──7-Heatmap.ipynb 326.68kb
| | | ├──f1.png 141.53kb
| | | ├──iris.data 4.59kb
| | | ├──Seaborn-1Style.ipynb 1.54M
| | | ├──Seaborn-2Color.ipynb 169.10kb
| | | ├──Seaborn-3Var.ipynb 315.82kb
| | | └──Untitled.ipynb 489.91kb
| ├──第3章 第三模块：人工智能-必备数学课程
| | ├──统计分析
| | | └──统计分析-数据代码.zip 66.35M
| | ├──SVD.pdf 396.61kb
| | ├──概率分布与概率密度.pdf 640.21kb
| | ├──概率论.pdf 2.33M
| | ├──高等数学.pdf 1.12M
| | ├──核函数.pdf 477.72kb
| | ├──后验概率估计.pdf 230.81kb
| | ├──激活函数.pdf 264.40kb
| | ├──矩阵.pdf 1.32M
| | ├──拉格朗日乘子法.pdf 599.32kb
| | ├──熵.pdf 267.74kb
| | ├──似然函数.pdf 384.36kb
| | ├──泰勒公式.pdf 777.52kb
| | ├──特征值与特征向量.pdf 386.91kb
| | ├──梯度.pdf 702.08kb
| | └──微积分.pdf 960.85kb
| ├──第4章 第四模块：机器学习算法精讲及其案例应用
| | ├──1-线性回归原理推导
| | | └──2-回归算法.pdf 1.20M
| | ├──10-聚类算法实验分析
| | | ├──mldata
| | | └──聚类算法-实验.zip 1.71M
| | ├──11-决策树原理
| | | └──3-决策树与集成算法.pdf 1.00M
| | ├──12-决策树代码实现
| | | └──决策树-代码实现.zip 6.14kb
| | ├──13-决策树实验分析
| | | └──决策树算法-实验.zip 284.63kb
| | ├──14-集成算法原理
| | | └──3-决策树与集成算法.pdf 1.00M
| | ├──15-集成算法实验分析
| | | ├──mldata
| | | └──随机森林与集成算法-实验.zip 11.88M
| | ├──16-支持向量机原理推导
| | | └──6-支持向量机.pdf 1.29M
| | ├──17-支持向量机实验分析
| | | └──支持向量机-实验.zip 596.83kb
| | ├──18-神经网络算法原理
| | | └──神经网络-单独.pdf 3.40M
| | ├──19-神经网络代码实现
| | | └──神经网络-代码实现.zip 5.16M
| | ├──2-线性回归代码实现
| | | └──线性回归-代码实现.zip 5.90M
| | ├──20-贝叶斯算法原理
| | | └──5-贝叶斯算法.pdf 539.46kb
| | ├──21-贝叶斯代码实现
| | | └──贝叶斯-代码实现.zip 18.12kb
| | ├──22-关联规则实战分析
| | | └──第一章：Python实战关联规则.zip 22.86M
| | ├──23-关联规则代码实现
| | | └──Apriori-代码实现.zip 1.01kb
| | ├──24-词向量word2vec通俗解读
| | | └──NLP核心模型-word2vec.zip 2.15M
| | ├──25-代码实现word2vec词向量模型
| | | └──18.Tensorflow自己打造word2vec
| | ├──26-主成分分析与线性判别分析
| | | ├──9-LDA与PCA算法.pdf 1.04M
| | | └──降维算法.zip 488.83kb
| | ├──27-主成分分析降维算法解读
| | | └──降维算法.zip 443.73kb
| | ├──28-隐马尔科夫模型
| | | └──HMM.pdf 1.02M
| | ├──29-HMM应用实例
| | | ├──HMM
| | | ├──data2.csv 130.67kb
| | | ├──hmm实践.ipynb 5.78kb
| | | └──时间序列.ipynb 188.97kb
| | ├──3-模型评估方法
| | | ├──img
| | | └──模型评估方法.ipynb 91.18kb
| | ├──4-线性回归实验分析
| | | └──线性回归-实验.zip 643.27kb
| | ├──5-逻辑回归实验分析
| | | └──逻辑回归-实验.zip 1.70M
| | ├──6-逻辑回归代码实现
| | | └──逻辑回归-代码实现.zip 5.04M
| | ├──8-Kmeans代码实现
| | | └──Kmeans-代码实现.zip 5.03M
| | ├──8-聚类算法-Kmeans&Dbscan原理
| | | └──4-聚类算法.pdf 788.33kb
| | └──mldata
| | | └──mnist-original.mat 52.87M
| ├──第5章 第五模块：机器学习算法建模实战
| | ├──Python实现音乐推荐系统
| | | ├──.ipynb_checkpoints
| | | ├──__pycache__
| | | ├──1.png 45.33kb
| | | ├──2.png 30.40kb
| | | ├──3.png 42.96kb
| | | ├──4.png 12.00kb
| | | ├──5.png 3.61kb
| | | ├──6.png 60.31kb
| | | ├──7.png 77.29kb
| | | ├──8.png 68.76kb
| | | ├──recommendation_engines.py 13.66kb
| | | ├──Recommenders.py 9.23kb
| | | ├──song_playcount_df.csv 8.47M
| | | ├──track_metadata.db 711.61M
| | | ├──track_metadata_df_sub.csv 5.94M
| | | ├──train_triplets.txt 2.80G
| | | ├──triplet_dataset_sub_song.csv 648.30M
| | | ├──user_playcount_df.csv 44.14M
| | | └──推荐系统.ipynb 344.85kb
| | ├──第十八章：基于贝叶斯的新闻分类实战
| | | └──贝叶斯新闻分类任务.zip 9.82M
| | ├──第十六章：基于随机森林的气温预测
| | | └──随机森林.zip 5.09M
| | ├──第十一章：项目实战-交易数据异常检测
| | | └──逻辑回归-信用卡欺诈检测.zip 66.15M
| | ├──股票
| | | ├──.ipynb_checkpoints
| | | ├──data
| | | ├──images
| | | ├──__pycache__
| | | ├──1-Stocker Analysis .ipynb 798.35kb
| | | ├──2-Stocker Prediction.ipynb 1.06M
| | | └──stocker.py 40.72kb
| | └──京东购买意向预测.zip 499.49M
| ├──第6章 第六模块：Python数据分析与机器学习实战集锦
| | ├──第七章：NLP常用工具包
| | | └──Python-自然语言处理工具包.zip 9.71M
| | ├──第八章：NLP核心模型-word2vec.zip 2.15M
| | ├──第二章：爱彼迎数据集分析与建模.zip 91.87M
| | ├──第九章：自然语言处理特征提取方法对比.zip 1.22M
| | ├──第六章：机器学习-模型解释方法实战.zip 4.66M
| | ├──第三章：基于相似度的酒店推荐系统.zip 1.81M
| | ├──第十二章：图像特征聚类分析实践.zip 12.31M
| | ├──第十一章：银行客户还款可能性预测.zip 36.57M
| | ├──第十章：数据特征预处理.zip 1.10M
| | ├──第四章：商品销售额回归分析.zip 93.33M
| | ├──第五章：绝地求生数据集探索分析与建模.zip 345.95M
| | └──第一章：Python实战关联规则.zip 22.86M
| ├──第7章 第七模块：数据挖掘竞赛-优胜解决方案
| | ├──第八章：数据特征常用构建方法
| | | └──数值特征
| | ├──第二章：工业化生产预测
| | | └──工业预测.zip 299.08kb
| | ├──第九章：用电敏感客户分类
| | | └──电费敏感预测
| | ├──第六章：贷款平台风控模型-特征工程
| | | └──贷款风控特征工程.zip 1.95G
| | ├──第七章：新闻关键词抽取模型
| | | ├──demo.py 16.72kb
| | | └──文本关键词抽取.zip 1.53G
| | ├──第三章：智慧城市道路通行时间预测
| | | └──智慧交通.zip 305.19M
| | ├──第十章：机器学习项目实战模板
| | | └──机器学习项目实战流程
| | ├──第四章：特征工程建模可解释工具包
| | | ├──1-机器学习-模型解释方法实战.zip 4.66M
| | | └──2-特征分析.zip 48.49M
| | ├──第五章：医学糖尿病数据命名实体识别
| | | ├──eclipse-命名实体识别.zip 18.19M
| | | └──notebook-瑞金.zip 4.96M
| | └──第一章：快手用户活跃度预测
| | | └──快手用户活跃度.zip 132.86M
| ├──第8章 第八模块：Python金融分析与量化交易实战
| | ├──第1-3章：Python基础
| | | └──Python基础代码.zip 174.65kb
| | ├──第10章：Ricequant回测选股分析实战
| | | └──1_simple_demo.txt 2.13kb
| | ├──第12章：因子策略选股实例
| | | └──2_因子策略.txt 2.72kb
| | ├──第14章：因子打分选股实战
| | | └──3_因子打分选股.txt 3.29kb
| | ├──第17章：fbprophet时间序列预测神器
| | | ├──.ipynb_checkpoints
| | | ├──data
| | | ├──images
| | | ├──__pycache__
| | | ├──1-Stocker Analysis .ipynb 798.35kb
| | | ├──2-Stocker Prediction.ipynb 1.06M
| | | └──stocker.py 40.72kb
| | ├──第19章：Matplotlib工具包实战
| | | └──Matplotlib绘图.zip 3.69M
| | ├──第20章：Seaborn
| | | ├──4-REG.ipynb 771.56kb
| | | ├──5-category.ipynb 658.21kb
| | | ├──6-FacetGrid.ipynb 839.22kb
| | | ├──7-Heatmap.ipynb 326.68kb
| | | ├──f1.png 141.53kb
| | | ├──iris.data 4.59kb
| | | ├──Seaborn-1Style.ipynb 1.54M
| | | ├──Seaborn-2Color.ipynb 169.10kb
| | | ├──Seaborn-3Var.ipynb 315.82kb
| | | └──Untitled.ipynb 489.91kb
| | ├──第4章：Numpy
| | | └──numpy代码.zip 16.79kb
| | ├──第5章：Pandas
| | | └──tushare工具包.zip 3.89kb
| | ├──第11章：因子数据预处理.zip 876.33kb
| | ├──第13章：因子分析实战.zip 1.20M
| | ├──第15章：基于回归的策略分析.zip 935.39kb
| | ├──第16章：聚类与统计策略分析.zip 1004.71kb
| | ├──第18章：深度学习时间序列预测.zip 14.02M
| | ├──第6章：金融时间序列分析.zip 588.16kb
| | ├──第7章：双均线交易策略实例.zip 747.87kb
| | ├──第8章：策略评估指标.zip 363.20kb
| | └──第9章：量化交易解读.zip 165.93kb
| └──第9章 第九模块：深度学习必备核⼼算法
| | └──课件
| | | ├──词向量模型资料
| | | ├──卷积神经网络.pdf 2.42M
| | | └──深度学习.pdf 9.54M