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24、python-机器学习-进阶实战
24、python-机器学习-进阶实战 深入实战，掌握机器学习进阶技巧 编辑点评 实战导向，涵盖数据特征工程、GBDT、降维、贝叶斯优化、隐马尔可夫模型等高级内容，适合有一定基础的学习者。 ⭐ 编辑推荐 本课程深入讲解Python机器学习进阶实战，通过实际项目案例，帮助学习者掌握高级机器学习技巧。
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24、python-机器学习-进阶实战
深入实战，掌握机器学习进阶技巧
编辑点评
实战导向，涵盖数据特征工程、GBDT、降维、贝叶斯优化、隐马尔可夫模型等高级内容，适合有一定基础的学习者。
⭐ 编辑推荐
本课程深入讲解Python机器学习进阶实战，通过实际项目案例，帮助学习者掌握高级机器学习技巧。
✨ 课程亮点
✦实战项目丰富
✦涵盖高级算法
✦提升实战能力
课程目录
.ipynb_checkpoints8 条
- Feature Engineering on Numeric Data-checkpoint.ipynb [238.7KB]
- Feature Engineering on Temporal Data-checkpoint.ipynb [23.1KB]
- Feature Engineering on Text Data-checkpoint.ipynb [47.6KB]
- Feature Selection-checkpoint.ipynb [29.2KB]
- 数值特征-checkpoint.ipynb [216.9KB]
- 图像特征-checkpoint.ipynb [791.8KB]
- 特征预处理-checkpoint.ipynb [11.7KB]
- 文本特征-checkpoint.ipynb [42.5KB]
datasets10 条
- cat.png [119.5KB]
- desktop.ini [138B]
- dog.png [54.6KB]
- fcc_2016_coder_survey_subset.csv [2.6M]
- item_popularity.csv [147B]
- Pokemon.csv [46.9KB]
- song_views.csv [27.8KB]
- vgsales.csv [1.3M]
- 数值特征.ipynb [217.2KB]
- 图像特征.ipynb [259.5KB]
- 特征预处理.ipynb [11.7KB]
- 文本特征.ipynb [44.5KB]
2.GBDT提升算法1 条
- GBDT.pdf [763.8KB]
3.xgboost-gbdt-lightgbm1 条
- GBDT.zip [51.6M]
4.使用lightgbm进行饭店流量预测1 条
- GBDT【整理不易‖记得关注：CunWorKNotes】.zip [51.6M]
5.人口普查数据集项目实战-收入预测3 条
- 1.png [186.7KB]
- 2.png [62.6KB]
- 3.png [698.3KB]
- 机器学习数据分析模板.ipynb [4.2M]
6.降维算法-线性判别分析2 条
- 9-LDA与PCA算法.pdf [1M]
- 降维算法.zip [443.7KB]
7.贝叶斯优化及其工具包使用1 条
- 贝叶斯优化：Hyperopt.zip [17.4M]
8.贝叶斯优化实战1 条
- 贝叶斯优化：Hyperopt.zip [17.4M]
9.EM算法1 条
- 10-EM算法.pdf [811.4KB]
10.HMM隐马尔科夫模型1 条
- HMM.pdf [1M]
__pycache__8 条
- data.cpython-36.pyc [216B]
- get_hmm_param.cpython-36.pyc [2.4KB]
- data.py [318B]
- get_hmm_param.py [2.6KB]
- hmm_start.py [823B]
- data2.csv [130.7KB]
- hmm实践.ipynb [5.8KB]
- 时间序列.ipynb [189KB]
12.推荐系统1 条
- 推荐系统.pdf [2.1M]
.ipynb_checkpoints1 条
- 推荐系统-checkpoint.ipynb [344.8KB]
__pycache__14 条
- Recommenders.cpython-36.pyc [5KB]
- 1.png [45.3KB]
- 2.png [30.4KB]
- 3.png [43KB]
- 4.png [12KB]
- 5.png [3.6KB]
- 6.png [60.3KB]
- 7.png [77.3KB]
- 8.png [68.8KB]
- 老版.ipynb [344.8KB]
- recommendation_engines.py [13.7KB]
- Recommenders.py [9.2KB]
- song_playcount_df.csv [8.5M]
- 推荐系统.ipynb [363.5KB]
- track_metadata.db [711.6M]
- track_metadata_df_sub.csv [5.9M]
- train_triplets.txt [2.8G]
- triplet_dataset_sub_song.csv [648.3M]
- user_playcount_df.csv [44.1M]
14.基于统计分析的电影推荐1 条
- 电影推荐.zip [10M]
.ipynb_checkpoints14 条
- 学习曲线（Bias和Variance）-checkpoint.ipynb [137.1KB]
- 1.png [52.1KB]
- 2.png [36KB]
- 3.png [56.1KB]
- 4.png [24.9KB]
- 5.png [45.1KB]
- 6.png [93.1KB]
- 7.png [75.3KB]
- 8.png [58.4KB]
- 9.png [5.2KB]
- 10.png [39.9KB]
- 11.png [67.5KB]
- Folds5x2_pp.xlsx [1.9M]
- 学习曲线（Bias和Variance）.ipynb [137.1KB]
16.NLP-文本特征方法对比6 条
- clean_data.csv [1.1M]
- GoogleNews-vectors-negative300.bin [3.4G]
- socialmedia_relevant_cols.csv [1.2M]
- socialmedia_relevant_cols_clean.csv [1.2M]
- socialmedia_relevant_cols_clean2.csv [1.2M]
- 自然语言处理方法对比.ipynb [1M]
17.使用word2vec分类任务1 条
- word2vec.zip [84.6M]
word2vec1 条
- word2vec.zip [32.6M]
.ipynb_checkpoints2 条
- Feature Selector Usage-checkpoint.ipynb [433.5KB]
- 工具-checkpoint.ipynb [353.3KB]
__pycache__1 条
- feature_selector.cpython-36.pyc [19.5KB]
data1 条
- AirQualityUCI.csv [615.1KB]
- caravan-insurance-challenge.csv [1.7M]
- credit_example.csv [5.2M]
feature_selector2 条
- __init__.py [46B]
- feature_selector.py [27.9KB]
images1 条
- 工具.ipynb [396KB]
.ipynb_checkpoints1 条
- Exploratory_Work-checkpoint.ipynb [1.4M]
- 机器学习项目实战-1-数据预处理-checkpoint.ipynb [1.2M]
- 机器学习项目实战-2-建模-checkpoint.ipynb [362KB]
- 机器学习项目实战-3-分析-checkpoint.ipynb [3.6M]
auto_ml1 条
- tpot_exported_pipeline.py [1.3KB]
data7 条
- cleaned_data.csv [6.4M]
- Energy_and_Water_Data_Disclosure_for_Local_Law_84_2017__Data_for_Calendar_Year_2016_.csv [7.9M]
- no_score.csv [373.3KB]
- testing_features.csv [571.8KB]
- testing_labels.csv [16.6KB]
- training_features.csv [1.3M]
- training_labels.csv [38.8KB]
- X_test.csv [802.9KB]
- X_train.csv [1.8M]
- Y_test.csv [13.9KB]
- Y_train.csv [32.3KB]
images41 集
- annotated_individual_node.PNG [84.6KB]
- correlation_examples.png [15.4KB]
- cover_auto_ml.jpg [221.3KB]
- cover_one.jpg [259.6KB]
- cover_three.jpg [703.4KB]
- cover_two.jpg [255KB]
- data_formatted_with_score.PNG [22.5KB]
- density_boroughs.png [108KB]
- density_type.png [94.8KB]
- df_info.PNG [41.2KB]
- feature_importances.PNG [16.9KB]
- feature_importances_graph.png [84KB]
- feature_pairs.png [145.4KB]
- formatted_train_data.PNG [41.4KB]
- individual_node.png [7.2KB]
- intrepretability_vs_accuracy.png [50.3KB]
- kfold_cv.png [80.5KB]
- lime_wrong_explanation.PNG [30.7KB]
- local_explanation_one.png [92.5KB]
- missing_values.PNG [23.5KB]
- 2016_nyc_benchmarking_data_disclosure_definitions.pdf [99KB]
- Building Data Report.pdf [769.6KB]
- hw_assignment.docx [13.9KB]
- hw_assignment.pdf [12.4KB]
- 机器学习项目实战-1-数据预处理.ipynb [1.2M]
- 机器学习项目实战-2-建模.ipynb [318.2KB]
- 机器学习项目实战-3-分析.ipynb [3.6M]
- 1 数据特征.mp4 [236.1M]
- 2 GBDT提升算法【优质资源‖关注：cunWorkNotes 解锁】.mp4 [62.1M]
- 4 使用lightgbm进行饭店流【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4 [105M]
- 5 人口普查数据集项目实战.mp4 [221.1M]
- 6 降维算法-线性判别分析.mp4 [82.5M]
- 7 贝叶斯优化及其工具包使用.mp4 [125.9M]
- 8 贝叶斯优化实战.mp4 [93.8M]
- 10 HMM隐马尔科夫模型.mp4 [117.2M]
- 11 HMM案例实战.mp4 [66.6M]
- 12 推荐系统.mp4 [71.6M]
- 13 音乐推荐系统实战【资源精选‖更多关注：CunworkNotes】.mp4 [208.4M]
- 14 基于统计分析的电影推荐.mp4 [233.2M]
- 16 NLP-文本特征方法对比.mp4 [140.9M]
- 17 使用word2vec分类任务.mp4 [156.2M]
- 20 机器学习项目实战-数据处.mp4 [195.6M]
- 21 机器学习项目实战-建模与.mp4 [154.6M]
适合人群
- 机器学习爱好者
- 有一定基础的学习者
- 希望进阶的从业者
🎯 学习收获
- 掌握高级机器学习算法
- 提升数据特征工程能力
- 解决实际机器学习问题
🎉 祝您学习愉快！
