【S0565】小白零基础入门到实战 - 人工智能机器学习课程视频教程

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Java吧 视频教程： 小白零基础入门到实战 - 人工智能机器学习课程视频教程
' `" i+ N% \5 N+ MJava教程编号：【S0565】-166


〖课程目录〗：

      02-2-邮件数据读取.ts
│  │      03-3-预料表与特征向量构建.ts
│  │      04-4-分类别统计词频.ts
* X& v* q1 |  V2 r; }, o│  │      05-5-贝叶斯公式对数变换.ts
% F+ }% [4 m. i│  │      06-6-完成预测模块.ts
! h+ V* Z: ~' |# f│  │
│  ├─22-关联规则实战分析
, k7 J* _9 v3 b) q│  │      01-1-关联规则概述.ts
│  │      02-2-支持度与置信度.ts
& J# t4 a! g5 \/ L3 H6 F│  │      03-3-提升度的作用.ts
│  │      04-4-Python实战关联规则.ts
│  │      05-5-数据集制作.ts
│  │      06-6-电影数据集题材关联分析.ts
│  │
│  ├─23-关联规则代码实现
│  │      01-1-Apripri算法整体流程.ts
% q! y9 {% y! E9 @* c  @1 s│  │      02-2-数据集demo.ts
│  │      03-3-扫描模块.ts
│  │      04-4-拼接模块.ts
│  │      05-5-挖掘频繁项集.ts
6 D& _0 j8 |) Z8 e9 M- j│  │      06-6-规则生成模块.ts
│  │      07-7-完成全部算法流程.ts
9 n; q5 H. H0 ^" M│  │      08-8-规则结果展示.ts
│  │
+ V8 M2 e& ^7 y; C; q│  ├─24-词向量word2vec通俗解读
- {6 e% a8 @* m1 r3 D5 u9 H, ~│  │      01-1-词向量模型通俗解释.ts
0 }2 [& L; s0 p# |│  │      02-2-模型整体框架.ts
│  │      03-3-训练数据构建.ts
│  │      04-4-CBOW与Skip-gram模型.ts
: U: h' i$ j# m' o& j6 _) {# s│  │      05-5-负采样方案.ts
│  │
4 T8 w$ p4 ~& w# F4 D0 S2 S│  ├─25-代码实现word2vec词向量模型
9 q. A! v/ s; [4 a/ ~│  │      01-1-数据与任务流程.ts
1 d5 g7 W* q# A│  │      02-2-数据清洗.ts
│  │      03-3-batch数据制作.ts
│  │      04-4-网络训练.ts
" a# l  ?+ C4 h6 `: Q; _+ y* z2 Z│  │      05-5-可视化展示.ts
│  │
│  ├─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
( m2 h1 j2 n6 N0 k│  │      02-2-线性判别分析要优化的目标.ts
  {0 n+ A! q+ E% r% ~% e│  │      03-3-线性判别分析求解.ts
│  │      04-4-实现线性判别分析进行降维任务.ts
│  │      05-5-求解得出降维结果.ts
│  │
│  ├─27-主成分分析降维算法原理解读
8 a+ D) l) ]$ D% t) B5 R# b│  │      01-1-PCA基本概念.ts
! N4 C' i# ?; u4 t7 m# ~│  │      02-2-方差与协方差.ts
8 h7 K1 x9 ]: u) w│  │      03-3-PCA结果推导.ts
4 s3 M( _! n) a' }, n; j│  │      04-4-PCA降维实例.ts
  s! [- C- X1 V& E+ {7 ~│  │
│  ├─28-隐马尔科夫模型
& s+ y3 P2 J; T4 N4 W│  │      01-1-马尔科夫模型.ts
│  │      02-2-隐马尔科夫模型基本出发点.ts
0 V. ]4 h" x7 W│  │      03-3-组成与要解决的问题.ts
│  │      04-4-暴力求解方法.ts
1 ]: }- g: R+ D8 ~6 \" ~6 q│  │      05-5-复杂度计算.ts
│  │      06-6-前向算法.ts
1 }" r( P4 _  q; `5 g/ v8 @5 A│  │      07-7-前向算法求解实例.ts
; ?6 y. Q9 }+ F) x7 E│  │      08-8-Baum-Welch算法.ts
! V( r8 {4 c7 j0 b( d1 }' A8 N# O│  │      09-9-参数求解.ts
% T; o) l% h; f) x│  │      10-10-维特比算法.ts
5 v  p3 N6 B9 G7 E, U% t│  │
│  └─29-HMM应用实例
│          01-1-hmmlearn工具包.ts
│          02-2-工具包使用方法.ts
# n* E5 s, s) J0 Z/ i0 O- C$ @2 F│          03-3-中文分词任务.ts
│          04-4-实现中文分词.ts
: F; a, M0 T4 ]* r0 Q$ \│
├─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
  q" ^( ?+ j$ Q7 @│  │      02-2-项目挑战与解决方案制定.ts
│  │      03-3-数据标准化处理.ts
, Q7 i' [. `& ?5 L+ J& }0 q$ U│  │      04-4-下采样数据集制作.ts
│  │      05-5-交叉验证.ts
$ z: ^  d7 J4 B8 p/ }│  │      06-6-数据集切分.ts
6 ^4 h: g5 Z3 m: T% h& E│  │      07-7-模型评估方法与召回率.ts
( N' O. @+ ]: a1 I! z: J│  │      08-8-正则化惩罚项.ts
│  │      09-9-训练逻辑回归模型.ts
│  │      10-10-混淆矩阵评估分析.ts
│  │      11-11-测试集遇到的问题.ts
4 v4 d; O, o: C6 I3 O% |/ V3 c│  │      12-12-阈值对结果的影响.ts
│  │      13-13-SMOTE样本生成策略.ts
( ]/ F( o3 ?0 d, x│  │      14-14-过采样效果与项目总结.ts
$ l2 J: k# j- v* H│  │
3 ]9 ~5 B: y' ~" H0 Q; i% {% z│  ├─02-基于随机森林的气温预测实战
+ X& C$ A) d9 u; H" `: C& i$ x│  │      01-1-基于随机森林的气温预测任务概述.ts
│  │      02-2-基本随机森林模型建立.ts
% u8 R& m- z2 S; n4 R│  │      03-3-可视化展示与特征重要性.ts
) ~& u$ v  ]1 O. x) j) l4 b5 y│  │      04-4-加入新的数据与特征.ts
│  │      05-5-数据与特征对结果的影响.ts
│  │      06-6-效率对比分析.ts
│  │      07-7-网格与随机参数选择.ts
9 z+ u6 J* g7 u/ n& o% B/ }, w│  │      08-8-随机参数选择方法实践.ts
: `( ^. k+ H: Q# h9 U│  │      09-9-调参优化细节.ts
│  │
- i& c+ ~8 Q6 w; C& L) K│  ├─03-贝叶斯新闻分类实战
% f6 [' s9 E9 Y│  │      01-1-新闻数据与任务概述.ts
/ N6 M5 f/ a/ S6 X) @│  │      02-2-中文分词与停用词过滤.ts
│  │      03-3-文本关键词提取.ts
│  │      04-4-词袋模型.ts
│  │      05-5-贝叶斯建模结果.ts
3 v2 @! r  t& t│  │      06-6-TF-IDF特征分析对比.ts
│  │
+ u4 R6 M3 A9 n3 T# g│  ├─04-推荐系统实战
0 v0 W- a3 }- N6 ~│  │      01-1-音乐推荐任务概述.ts
│  │      02-2-数据集整合.ts
│  │      03-3-基于物品的协同过滤.ts
7 q; |! `9 r; }# R│  │      04-4-物品相似度计算与推荐.ts
" h$ `) W1 J" P7 B3 R3 X7 p│  │      05-5-SVD矩阵分解.ts
+ ]; `- R6 Z2 A- ]│  │      06-6-基于矩阵分解的音乐推荐.ts
/ a) t! H' A% E  k" l4 g│  │
$ `. t" `( u; [3 B4 ~│  ├─05-fbprophe时间序列预测
│  │      01-1-fbprophet股价预测任务概述.ts
│  │      02-2-时间序列分析.ts
, }8 ^2 H4 T; c9 x0 }- V+ v" ?9 c, ?│  │      03-3-fbprophet时间序列预测实例.mp4
6 `3 E: d# B# s$ E2 j# D' G. x│  │      04-4-亚马逊股价趋势.mp4
* @' p5 w6 g# i/ H$ H) v- X0 r, v│  │      05-5-突变点调参.ts
│  │
│  └─06-京东用户购买意向预测
│          01-1-项目与数据介绍.ts
│          02-2-数据挖掘流程.ts
│          03-3-数据检查.ts
│          04-4-构建用户特征表单.ts
│          05-5-构建商品特征表单.ts
3 I; K7 J6 P  K/ [│          06-6-数据探索概述.ts
│          07-7-购买因素分析.ts
' K% k1 X4 k6 C│          08-8-特征工程.ts
# i* _3 Z) S% _3 Z* v( n3 Q& K9 d│          09-9-基本特征构造.ts
│          10-10-行为特征.ts
7 G+ y8 `, Y& O% b; m1 g│          11-11-累积行为特征.ts
│          12-12-Xgboost模型.ts
│
├─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
│  │      02-2-支持度与置信度.ts
│  │      03-3-提升度的作用.ts
. h5 f- W& p' d+ P│  │      04-4-Python实战关联规则.ts
│  │      05-5-数据集制作.ts
6 C% V; c8 m: j# E( p7 t0 n- i│  │      06-6-电影数据集题材关联分析.ts
│  │
3 j4 C- b4 x7 {$ H: n. Y. X│  ├─02-爱彼迎数据集分析与建模
│  │      01-1-数据与任务分析.ts
│  │      02-2-提取月份信息进行统计分析.ts
│  │      03-3-房价随星期变化的可视化展示.ts
9 ]4 _. {/ {& W  ^3 Q3 B/ z& @│  │      04-4-房屋信息指标分析.ts
│  │      05-5-提取房屋常见设施.ts
│  │      06-6-房屋规格热度图分析.ts
: N, e7 g/ R" n│  │      07-7-预处理与建模准备.ts
│  │      08-8-随机森林与LightGBM.ts
│  │      09-9-训练与评估.ts
0 O2 o) y! j4 B$ ^│  │
│  ├─03-基于相似度的酒店推荐系统
│  │      01-1-数据与任务介绍.ts
│  │      02-2-文本词频统计.ts
1 d4 V9 L8 J7 d* q2 Q9 Y3 t│  │      03-3-ngram结果可视化展示.ts
│  │      04-4-文本清洗.ts
$ f. ~; \: P% N% l# {/ p│  │      05-5-相似度计算.ts
# M! H  J. N. r9 T  z│  │      06-6-得出推荐结果.ts
│  │
* E" l: [% b1 p' r# m, p* L' _│  ├─04-商品销售额回归分析
  s: y) t9 {9 N) m0 Z' e# c+ L│  │      01-1-数据任务分析.ts
) ~7 U8 [2 T6 {3 |│  │      02-2-特征工程制作.ts
+ k* B) e2 l: z' {9 a, d│  │      03-3-统计指标生成.ts
│  │      04-4-特征信息提取.ts
1 h* j: o  I. S, n6 [│  │      05-5-标签变换.ts
│  │      06-6-输入数据制作.ts
│  │      07-7-Xgboost训练模型.ts
1 w& ^8 R" K. y, t' B- m5 b" H│  │      08-8-生成输出结果.ts
│  │
& a3 I0 j) m* X! q' d3 b│  ├─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
3 L- V* e. c; \' o' V│  │      02-2-数据问题探索与解决方案.ts
6 j  @/ s' M; A$ j: x│  │      03-3-剔除开挂数据.ts
/ d( D0 E+ W$ \( D* |- @│  │      04-5-绘图统计分析.ts
% ~" x- f% j3 f/ I7 M- Q/ ~, D│  │      05-6-热度图展示.ts
- l1 b  Y1 f$ R% a9 r│  │      06-7-随机森林建模.ts
# b, }! u8 F5 }  C5 G$ N% W│  │      07-8-特征重要性.ts
( G! W7 ?& E8 @9 @, |│  │
2 Y. m* y, Z1 K) n" |% z│  ├─06-机器学习-模型解释方法实战
: j+ |4 m: y# @7 H1 `│  │      01-1-模型解释方法与实践.ts
│  │      02-2-部分依赖图解释.ts
9 k5 {  O6 {' M+ s/ s% s. D│  │      03-3-双变量分析.ts
│  │      04-4-ShapValues指标分析.ts
│  │      05-5-疾病引起原因分析实战.ts
│  │
│  ├─07-自然语言处理必备工具包实战
5 R7 i% I) K' Z  }1 x) Y│  │      01-1-Python字符串处理.ts
' g* }+ a; \0 K. _. s5 d+ _$ [│  │      02-2-正则表达式基本语法.ts
│  │      03-3-正则常用符号.ts
2 h* b' F. R" G/ }0 |  h; u5 v  {9 n│  │      04-4-常用函数介绍.ts
│  │      05-5-NLTK工具包简介.ts
│  │      06-6-停用词过滤.ts
│  │      07-7-词性标注.ts
* z# }0 C. M. _" U- W│  │      08-8-数据清洗实例.ts
; b1 n0 d7 o; `: c4 \! x" {│  │      09-9-Spacy工具包.ts
+ z, j( M* ~: s$ U! J1 }│  │      10-10-名字实体匹配.ts
/ p) k. ]: M: |│  │      11-11-恐怖袭击分析.ts
│  │      12-12-统计分析结果.ts
│  │      13-13-结巴分词器.ts
" l( o1 H$ P. e3 T5 ~4 H, O│  │      14-14-词云展示.ts
% p# h4 ~: B+ r/ Z6 ~│  │
+ H% V1 l  i. E: g4 N│  ├─08-NLP核心模型-Word2vec
+ j6 ]+ U* W6 r, I! `" B│  │      01-1-词向量模型通俗解释.ts
/ A; I0 c0 J0 O: y│  │      02-2-模型整体框架.ts
- d4 b7 F9 ]* Y7 M1 h│  │      03-3-训练数据构建.ts
, T3 m/ Q+ C% M, u! {5 w: w│  │      04-4-CBOW与Skip-gram模型.ts
( }6 c' ?6 Q. O- u│  │      05-5-负采样方案.ts
5 M2 R* ]* T' L: j│  │
│  ├─09-数据特征预处理
│  │      01-1-任务概述.ts
  i+ g+ t. T6 u/ N" n+ {8 w: e│  │      02-2-词袋模型.ts
│  │      03-3-词袋模型分析.ts
6 s9 V  ]& v# I0 X7 D, X  j│  │      04-4-TFIDF模型.ts
│  │      05-5-word2vec词向量模型.ts
│  │      06-6-深度学习模型.ts
( }; O8 I7 ?1 I! ^│  │
│  ├─10-10文本特征处理方法对比
4 t$ {* p+ Y# s& O* U│  │      01-1-数据与任务介绍.ts
, F. W6 D6 H+ z2 h1 t│  │      02-2-数据分析与可视化展示.ts
│  │      03-3-连续值离散化与可视化细节.ts
% T' w7 f, {2 j+ P│  │      04-4-加载数据坐标到实际地图中进行分析.ts
  {5 R% b+ m1 `: Z4 G! }: w4 Y│  │      05-5-特征相关性分析.ts
│  │      06-6-缺失值填充.ts
│  │      07-7-sklearn工具包预处理模块.ts
│  │      08-8-离散属性特征处理.ts
& M) w. H7 ]; k+ j│  │      09-9-构建合适的特征.ts
│  │      10-10-序列化执行预处理操作.ts
│  │      11-11-完成所有预处理操作.ts
│  │      12-12-构建回归模型.ts
│  │
│  ├─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
│  │      02-2-EDA数据探索分析.ts
│  │      03-3-特征展示分析.ts
│  │      04-4-KDEPLOT展示.ts
│  │      05-5-部分特征分析与可视化.ts
│  │      06-6-数据检查与特征工程.ts
# y& W$ ?  e' K" [3 V│  │      07-7-多项式特征.ts
│  │      08-8-自定义特征.ts
│  │      09-9-逻辑回归模型.ts
3 u0 K$ u- t* x* ?& m: m/ c& H/ x│  │      10-10-结果评估.ts
│  │      11-11-必杀神奇：lightgbm.ts
0 k& G1 B& z, B7 L4 f* B│  │
│  └─12-图像特征聚类分析实践
│          01-1-数据与任务流程分析.ts
2 s0 R! K. k2 k# J7 O; I) x│          02-2-图片数据导入.ts
│          03-3-图像特征编码.ts
" r/ B0 L% m, e│          04-4-数组保存与读取.ts
6 V3 B9 U- f' v/ y) k( D│          05-5-得出聚类结果.ts
4 n' G% T" I; p/ O" x9 B: _8 H9 _( g$ e│          06-6-聚类效果可视化展示.ts
│
├─07-第七模块：机器学习竞赛优胜解决方案实战
! J" A+ Y$ e9 d9 ~2 B│  ├─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
( U# f7 k' h1 U3 @" J- J│  │      02-2-整体模型架构.ts
3 @) ?" T1 I, L( u$ y; l│  │      03-3-构建用户特征序列.ts
│  │      04-4-序列特征提取方法.ts
3 N2 d$ H& t9 U/ P│  │      05-5-生成特征汇总表.ts
! S" t; g9 j8 f( u4 Z- f' g6 {│  │      06-6-标签制作.ts
: h4 T2 V& k' V│  │      07-7-网络训练模块.ts
│  │      08-8-得出最终模型结果.ts
│  │      09-0-课程简介.ts
' ?/ z. f( W9 v! Y/ p% ?│  │
# v( r% \% x) W) d1 ?│  ├─02-工业化生产预测
│  │      01-1-数据任务概述.ts
% v* i6 g" R$ s8 G! Q8 O0 E│  │      02-2-数据异常检查.ts
6 J" Y( {4 l1 j* M( J9 [0 {8 @│  │      03-3-时间特征提取.ts
│  │      04-4-各道工序特征构建.ts
* h8 ]+ v( n! e5 Y) Z! j3 `/ A│  │      05-5-准备训练数据.ts
│  │      06-6-训练xgboost模型.ts
│  │
& l6 S. j& J6 e5 b│  ├─03-智慧城市-道路通行时间预测
7 A$ l0 C9 s& q1 x5 f│  │      01-1-数据与任务目标分析.ts
│  │      02-2-数据清洗与标签转换.ts
│  │      03-3-道路通行时间序列数据生成.ts
/ ~7 M( Q' P0 o4 }( j, }' b│  │      04-4-序列缺失补全方法.ts
│  │      05-5-基于回归与插值完成序列特征.ts
0 I$ [7 W+ t1 `5 y8 `  y│  │      06-6-基于回归与插值进行序列补全.ts
│  │      07-7-特征汇总.ts
│  │      08-8-建立回归模型进行预测.ts
; \( b+ a- C" Q+ z8 }6 \│  │
/ H. d, E5 F  s% F0 ?3 Y! C! X│  ├─04-特征工程建模可解释包
│  │      01-1-模型解释方法与实践.ts
5 z9 f3 t& E/ v. H" W! R│  │      02-2-部分依赖图解释.ts
" p3 v2 z; E% v% J' O│  │      03-3-双变量分析.ts
│  │      04-4-ShapValues指标分析.ts
│  │      05-5-疾病引起原因分析实战.ts
6 T4 r1 P4 R4 y" r" V$ Z$ f* l│  │      06-1-竞赛与目标分析.ts
│  │      07-1-特征对比分析方法.ts
" S2 a; S' S' N│  │      08-1-结果对比分析.ts
' B$ o) B  Z  {, m│  │
" D, M- u6 x& D│  ├─05-医学糖尿病数据命名实体识别
│  │      01-1-数据与任务介绍.ts
│  │      02-2-整体模型架构.ts
' n* G# r! r* \8 ^4 W  R. }│  │      03-3-数据-标签-语料库处理.ts
: V$ A' ~. K* ?6 u, z3 y6 |4 B│  │      04-4-输入样本填充补齐.ts
) \( c4 B+ g; J" J% }( V│  │      05-5-训练网络模型.ts
│  │      06-6-医疗数据集（糖尿病）实体识别.ts
9 x7 F3 u8 k0 V* o8 f8 H│  │
9 v( m+ }! t0 U/ l3 ^! r2 U% ]+ T│  ├─06-贷款平台风控模型+特征工程
! J, X1 N( p" m) V$ t│  │      01-1-竞赛任务目标.ts
: H0 q; y' C4 E& @1 k# M│  │      02-2-图模型信息提取.ts
9 ~$ b2 t. w2 O. N& w7 h! p│  │      03-3-节点权重特征提取(PageRank).ts
* }7 d* `( S* e: \- P6 C7 h( z│  │      04-4-deepwalk构建图顶点特征.ts
5 P; O* x. ~8 k. n/ G│  │      05-5-各项统计特征.ts
│  │      06-6-app安装特征.ts
5 h3 V9 q8 O. z1 T' j# Y; p% o│  │      07-7-图中联系人特征.ts
│  │
6 `# @* b8 W- V│  ├─07-新闻关键词抽取模型
3 c# J. Z, k3 [" z7 u│  │      01-1-任务目标与数据集介绍.ts
│  │      02-2-数据清洗与预处理.ts
│  │      03-3-基本特征抽取.ts
│  │      04-4-文章与词向量分析.ts
" P7 \1 {. n9 c$ F8 u. N│  │      05-5-权重划分.ts
0 W7 H8 G+ i" t9 f│  │      06-6-候选词统计特征.ts
│  │      07-7-textrank特征提取.ts
│  │      08-8-候选词相似度特征.ts
. @- A+ i# b) U. I0 i7 S" i5 R6 V7 P! I│  │      09-9-特征工程汇总.ts
6 n' |. N! h# V2 b& }9 X. }( {; D│  │
& d. O8 M# t/ t. y% i5 k2 ~  U│  ├─08-数据特征常用构建方法
│  │      01-1-基本数值特征.ts
" C7 q4 [% S; b* E$ r* v│  │      02-2-常用特征构造手段.ts
│  │      03-3-时间特征处理.ts
│  │      04-4-文本特征处理.ts
│  │      05-5-构造文本向量.ts
( f6 }% N" X9 h/ h│  │      06-6-词向量特征.ts
( r/ F2 a4 U9 J│  │      07-7-计算机眼中的图像.ts
& ]2 I" g  b0 A│  │
│  ├─09-用电敏感客户分类
│  │      01-1-任务与解决框架概述.ts
│  │      02-2-特征工程分析与特征提取.ts
* T/ Z" e( u5 t) M- M│  │      03-3-离散数据处理.ts
: Z" M7 O9 \) h3 K2 H" K│  │      04-4-统计与文本特征.ts
) i* n4 r/ r' i* A│  │      05-5-文本特征构建.ts
( L5 V, c  v7 @9 r$ Q8 h2 H1 u│  │      06-6-构建低敏用户模型.ts
0 J' @6 Q. n% R; B- K/ w, }7 e│  │      07-7-高敏模型概述.ts
│  │
& W5 U  y/ r5 Q3 D│  └─10-机器学习项目实战模板
" L+ ^' |6 ?) y1 \: z: o4 ^- `, A4 C( b│          01-1-建筑能源利用效率任务概述.ts
│          02-2-处理流程与数据简介.ts
│          03-3-能源信息各项指标数据预处理.ts
: p  I1 Y$ u: T/ a5 v│          04-4-单变量绘图分析.ts
- x$ w" Q/ w9 O3 [3 D. x│          05-5-离群点剔除.ts
│          06-6-变量与结果的关系.ts
│          07-7-多变量展示.ts
│          08-8-特征工程的价值和方法.ts
7 @- z: z% u! _1 j│          09-1-dataleakage问题.ts
│          10-2-基础模型对比.ts
│          11-3-选择参数.ts
& n, i# D/ V$ N; l! C/ A, N; G! b; m3 v│          12-4-测试模型.ts
│          13-5-模型解释.ts
│          14-6-模型分析.ts
$ n) K# y; q: v$ \│
├─08-第八模块：Python金融分析与量化交易实战
2 o$ A; W3 w# ~7 ]' U4 ~│  ├─01-课程内容与大纲介绍
, U! N) l  t7 H" ^4 ?│  │      01-课程内容与大纲介绍.ts
2 I7 i7 w! E8 q) q2 z1 M2 o, q│  │
│  ├─02-金融数据时间序列分析
" C6 ~/ s" C! d4 ^│  │      01-1-金融时间序列数据统计分析.ts
│  │      02-2-序列变化情况分析计算.ts
. J/ K( c! y: s│  │      03-3-连续指标变化情况分析.ts
│  │      04-4-时间序列重采样操作.ts
│  │      05-5-短均与长均计算实例.ts
│  │      06-6-指标相关情况分析.ts
2 E1 n+ v% W( t3 ]│  │      07-7-回归方程与相关系数实例.ts
│  │
# r5 E% T% Z, y7 Z" W! N; [│  ├─03-1双均线交易策略实战
│  │      01-1-金叉与死叉介绍.ts
2 F; H4 ?9 }' Q$ Y* S% i│  │      02-2-买点与卖点可视化分析.ts
. k" o3 T* u# t│  │      03-3-策略收益效果分析.ts
: U" N% q7 A7 _( _/ E6 \│  │      04-4-均线调参实例.ts
│  │
' K9 P) f, Q2 N" o& E: h│  ├─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
│  │      02-1-回测收益率指标解读.ts
│  │      03-3-最大回撤区间.ts
; }1 {1 {- C+ v- o" S8 T│  │      04-4-夏普比率的作用.ts
│  │      05-5-阿尔法与贝塔概述.ts
  g+ X. F$ J  F- h. v3 u3 V│  │
. J5 m& `8 p% H$ P│  ├─05-量化交易与回测平台解读
│  │      01-1-量化交易概述.ts
│  │      02-2-量化交易所需技能分析.ts
* S# Q) N0 a" |' z% M│  │      03-3-Ricequant交易平台简介.ts
2 E1 M! i" C* K: u9 I│  │
│  ├─06-Ricequant回测选股分析实战
# s. Y& u% l. D│  │      01-1-策略任务分析.ts
- P* N3 O. P; i! e; v% I& X( q2 e│  │      02-2-股票池筛选.ts
│  │      03-2-股票池筛选.ts
│  │      04-4-定时器功能与作用.ts
) y) ], D8 [- n3 _. a6 R/ u$ y│  │
- s; C3 A* @* T, V" a0 Z6 G│  ├─07-因子数据预处理实战
- _  Y( ~- N1 s1 ]4 O│  │      01-1-百分位去极值方法.ts
│  │      02-2-基于百分位去极值实例.ts
│  │      03-3-Mad法去极值演示.ts
│  │      04-4-3Sigma方法实例.ts
2 i" n9 d& M0 g4 t+ P# d│  │      05-5-标准化处理方法.ts
│  │      06-6-中性化处理方法通俗解释.ts
│  │      07-7-策略任务概述.ts
│  │
' H3 i+ u+ Y( \9 a& p3 q│  ├─08-因子选股策略实战
│  │      01-1-股票数据获取.ts
│  │      02-2-过滤筛选因子指标数据.ts
│  │      03-3-因子数据预处理.ts
│  │      04-4-股票池筛选.ts
│  │      05-5-策略效果评估分析.ts
5 i3 f! b9 q' a  C6 J│  │
" |. f# R' U: m. V! D  ?* Z* o│  ├─09-因子分析实战
│  │      01-5-策略效果评估分析.ts
8 C2 G% z9 a3 c7 m│  │      02-2-Alphalens工具包介绍.ts
│  │      03-3-获取因子指标数据.ts
│  │      04-4-获取给定区间全部数据.ts
│  │      05-5-数据格式转换.ts
- F3 K6 X0 S! L( n6 f- p0 J│  │      06-6-IC指标值计算.ts
│  │      07-7-工具包绘图展示.ts
│  │      08-8-因子收益率简介.ts
/ ], G7 U$ e% U│  │
│  ├─10-因子打分选股实战
│  │      01-1-打分法选股策略概述.ts
# b& b2 w' S; P5 K; D4 Z6 d' Q6 l# ^6 `│  │      02-2-整体任务流程梳理.ts
  n+ e# l: Y, ^" @$ U8 ]│  │      03-3-策略初始化与数据读取.ts
( ]( ?. q7 f- I│  │      04-4-因子打分与排序.ts
! d" O/ L9 ]1 \6 t- @. a0 g# F│  │      05-5-完成选股方法.ts
│  │      06-6-完成策略交易展示结果.ts
' `: y9 ^: Z! g8 O: m8 Y│  │      07-7-策略总结与分析.ts
8 o+ A7 X& r5 G1 P6 R( E│  │
# z2 ~0 Z3 y: R1 t│  ├─11-回归分析策略
  s6 r9 h7 f2 Y( i│  │      01-1-回归问题概述.ts
│  │      02-2-误差项定义.ts
( Z+ H, V% o# b2 o5 ]' @. N│  │      03-3-独立同分布的意义.ts
│  │      04-4-似然函数的作用.ts
│  │      05-5-参数求解.ts
│  │      06-6-梯度下降通俗解释.ts
1 e, v3 m! [1 w- E# A│  │      07-7参数更新方法.ts
│  │      08-8-优化参数设置.ts
4 f3 }9 }( @. p" F/ ^│  │      09-9-回归任务概述.ts
8 z$ N) z! \2 g+ k│  │      10-10-特征可视化展示.ts
│  │      11-11-构建回归方程.ts
) [: J# m0 O/ p+ J) y│  │      12-12-回归分析结果.ts
│  │
- v: Q# n: P& R│  ├─11-聚类分析策略
│  │      01-1-KMEANS算法概述.ts
: v% ^2 p# j4 `│  │      02-2-KMEANS工作流程.ts
│  │      03-3-KMEANS迭代可视化展示.ts
│  │      04-4-DBSCAN聚类算法.ts
3 M9 k  S7 c+ }. n0 h* G" J│  │      05-5-DBSCAN工作流程.ts
. w$ y* P9 i. h6 k│  │      06-6-DBSCAN可视化展示.ts
! ^3 b% k' Y/ U* Z- u│  │      07-6-DBSCAN可视化展示.ts
│  │      08-8-统计分析所需数据准备.ts
│  │      09-9-统计效果展示.ts
: ^2 L" s% ~4 L1 B1 F# b. ~+ B2 R7 f│  │
% t' N7 Z( D! y│  ├─12-拓展：fbprophet时间序列预测神器
0 W. |$ r5 f8 F4 {- z. e│  │      01-1-fbprophet股价预测任务概述.ts
6 H: C' h+ @% c8 |! [4 }│  │      02-2-时间序列分析.ts
│  │      03-3-fbprophet时间序列预测实例.mp4
│  │      04-4-亚马逊股价趋势.ts
│  │      05-5-突变点调参.ts
│  │
│  └─13-基于深度学习的时间序列预测
' ~% @! b& f. s8 q' |│          01-1-任务目标与数据源.ts
│          02-2-构建时间序列数据.ts
* c/ Z+ ~& Z  |* S│          03-3-训练时间序列数据预测结果.ts
│          04-4-多特征预测结果.ts
7 f1 l- j% z5 m8 e* q' `│          05-5-序列结果预测.ts
│
3 O0 T, I) z9 T# I3 D0 B/ j├─09-第九模块：深度学习经典算法解析
  j5 `- J. m5 t7 r" h+ n9 Y│  ├─01-深度学习必备基础知识点础
( c( z& s/ W2 p( ?& a$ x, I- M* V3 Q│  │      01-1-深度学习要解决的问题.ts
│  │      02-2-深度学习应用领域.ts
│  │      03-3-计算机视觉任务.ts
% B& y8 {3 g4 ?│  │      04-4-视觉任务中遇到的问题.ts
. g2 g0 @0 l) d9 Q" U│  │      05-5-得分函数.ts
│  │      06-6-损失函数的作用.ts
' z$ A+ V' N" ^6 m( O│  │      07-7-前向传播整体流程.ts
( T8 @% m2 h: _9 |2 [6 a│  │
, P  s: f2 V. ^│  ├─02-神经网络整体架构
│  │      01-1-返向传播计算方法.ts
6 M: Z7 ^/ F6 q/ f│  │      02-2-神经网络整体架构.ts
│  │      03-2-神经网络整体架构.ts
│  │      04-4-神经元个数对结果的影响.ts
0 w) o0 z: Y3 \- I│  │      05-5-正则化与激活函数.ts
│  │      06-6-神经网络过拟合解决方法.ts
│  │
: U' H! y0 {# F2 f3 [! }/ \│  ├─03-卷积神经网络原理与参数解读
# b0 E: }7 @$ r; b. Y- Z3 e  B2 h7 P│  │      01-1-卷积神经网络应用领域.ts
: ]% |* l0 {' _- K0 \: J: H" ^+ }│  │      02-2-卷积的作用.ts
% {, v- }$ |, e. K, ]. p│  │      03-3-卷积特征值计算方法.ts
6 g9 \, K* u$ S: ?% g│  │      04-4-得到特征图表示.ts
/ Y: x' ]8 X% `5 T1 n6 s- g1 u│  │      05-5-步长与卷积核大小对结果的影响.ts
│  │      06-6-边缘填充方法.ts
. x( C1 ~- E2 o9 t) H7 J5 V│  │      07-7-特征图尺寸计算与参数共享.ts
│  │      08-8-池化层的作用.ts
│  │      09-9-整体网络架构.ts
│  │      10-10-VGG网络架构.ts
│  │      11-11-残差网络Resnet.ts
│  │      12-12-感受野的作用.ts
  d8 J. e! @3 K% I│  │
│  ├─04-递归神经网络与词向量原理解读
│  │      01-12-感受野的作用.ts
% Q1 k' R8 r" s0 r( J│  │      02-2-词向量模型通俗解释.ts
│  │      03-3-模型整体框架.ts
  I" f1 P* u. M3 K1 f- |│  │      04-4-训练数据构建.ts
│  │      05-5-CBOW与Skip-gram模型.ts
% C# z) i" ~  e0 v│  │      06-6-负采样方案.ts
│  │
│  ├─05-案例实战搭建神经网络
0 F0 }, ^1 U9 |- t! M+ B│  │      01-0-keras框架简介与安装.ts
' p1 {6 X8 t3 ^- f7 X& W│  │      02-1-训练自己的数据集整体流程.ts
* r" v1 A3 ]2 v- m│  │      03-2-数据加载与预处理.ts
( O8 H& c( {3 I│  │      04-3-搭建网络模型.ts
│  │      05-4-学习率对结果的影响.ts
3 `0 _+ x+ _$ g. U│  │      06-5-Drop-out操作.ts
│  │      07-6-权重初始化方法对比.ts
9 g+ r. ^. r5 v2 p+ u│  │      08-7-初始化标准差对结果的影响.ts
) n7 S& l# N: V* J& h│  │      09-8-正则化对结果的影响.ts
│  │      10-9-加载模型进行测试.ts
│  │
│  ├─06-案例实战卷积神经网络
│  │      01-1-卷积层构造.ts
8 C" q) o  [; }- x│  │      02-1-卷积层构造.ts
) X' V: t' C' E# p. l│  │      03-3-BatchNormalization效果.ts
' \2 a& Z0 Y( p6 s! k│  │      04-4-参数对比.ts
│  │      05-5-网络测试效果.ts
│  │
│  └─07-案例实战LSTM时间序列预测任务
│          01-1-时间序列模型.ts
│          02-2-网络结构与参数定义.ts
│          03-3-构建LSTM模型.ts
$ m3 L9 o/ c" _9 J4 [│          04-4-训练模型与效果展示.ts
& b9 a9 d/ r) O# X* _% \1 e│          05-5-多序列预测结果.ts
│          06-6-股票数据预测.ts
│          07-7-数据预处理.ts
│          08-8-预测结果展示.ts
9 }& E+ W& ~4 h- m# S% U- N│
% g: t0 _* g+ D& v# Y. G  ]├─10-选修：Python数据分析案例实战
│  ├─01-KIVA贷款数据
# [% d: \9 f$ D│  │      01-kiva贷款数据集介绍.ts
! N  B2 l. \/ {; g2 F1 K, W! k│  │      02-2-各个国家贷款需求.ts
│  │      03-3-贷款金额与还款间隔分析.ts
* P. }8 j0 t* j4 v4 q│  │      04-5-深入各个行业分析.ts
* A5 K5 S7 ^4 P2 ?│  │      05-6-针对时间序列进行分析.ts
, a( r$ M& T- l; z5 R- X│  │      06-7-各项数据指标统计分析.ts
( e* C( |  T, j6 R│  │
│  ├─02-订单数据集分析
& Z0 Z: O0 @' i# ^$ R- t: `  N5 x( X│  │      01-8-预测结果展示.ts
│  │      02-2-双变量热度图绘制方法.ts
│  │      03-3-复购情况对比分析.ts
│  │      04-4-购物车情况与复购.ts
│  │      05-5-聚类划分商品.ts
│  │
! N$ r- b" }/ N! b  g│  ├─03-基于统计分析的电影推荐
│  │      01-1-电影数据与环境配置.ts
│  │      02-2-数据与关键词信息展示.ts
│  │      03-3-关键词云与直方图可视化展示.ts
│  │      04-4-电影特征数据可视化.ts
% P; ^% n+ \3 n$ W1 F% \* R! a│  │      05-5数据清洗方法分析.ts
  _7 a. r1 I0 V│  │      06-6-缺失值填充方法.ts
│  │      07-7-推荐引擎构造.ts
& K* s" C9 r# T. j4 V/ M* Q% H│  │      08-8-数据特征构造.ts
│  │      09-9-得出推荐结果.ts
# p  Q. |+ h) b+ K; J│  │
│  ├─04-纽约出租车建模
6 Q; m: t5 y& n9 T│  │      01-1-纽约出租车运行情况数据概述.ts
$ m( K3 o% R1 B3 s( z5 n│  │      02-2-聚类区域划分.ts
. D/ C" H( t( i/ y│  │      03-3-客流趋势动态展示.ts
; ?/ m; T, r9 Q- j│  │      04-4-区域邻居情况分析.ts
0 `1 m; x5 L* q5 ^│  │      05-5-用户数据特征分析.ts
  J3 C2 }' t# u│  │      06-6-不同类别的出租车运行情况对比.ts
* [3 v, p8 h- u0 C! g' H3 R│  │      07-7-客户数据特征可视化分析.ts
8 D3 x4 s7 G8 W) V; z│  │      08-8-聚类特征信息可视化展示.ts
. ^' X5 H7 Z* U. e4 V│  │      09-9-xgboost模型进行分析预测.ts
$ |/ n- s4 K/ U+ Q& w; d│  │      10-10-加入天气特征对结果的影响分析.ts
) n% i% y! v+ j: d│  │
│  ├─05-商品信息可视化与文本分析
; G1 X+ ?. o9 n/ d4 ?: h! ]│  │      01-1-在线商城商品数据信息概述.ts
- `& t# O9 y. G1 x3 h│  │      02-2-商品类别划分方式.ts
& x5 ^5 l- U, z% M3 v│  │      03-3-商品类别可视化展示.ts
│  │      04-4-商品描述长度对价格的影响分析.ts
│  │      05-5-关键词的词云可视化展示.ts
│  │      06-6-基于tf-idf提取关键词信息.ts
│  │      07-7-通过降维进行可视化展示.ts
* C7 M9 {# H+ N) C( O: ~. ~│  │      08-8-聚类分析与主题模型展示.ts
, ?% x' j- Z8 M0 ^' x│  │
│  └─06-数据分析-机器学习模板
│          01-1-人口普查预测任务概述.ts
( ^! S& r2 f* F9 E+ z( U! W│          02-2-单特征与缺失值展示.ts
* P3 n  a* }& k5 g' e: q$ i│          03-3-人口普查数据集清洗.ts
# g$ K& \9 a# ]7 F+ a│          04-4-人口信息数据特征工程展示.ts
│          05-5-单变量展示.ts
│          06-6-双变量分析.ts
$ N" M- V( D, y, f│          07-7-开发新变量.ts
│          08-8-ROC与AUC模型评估标准.ts
│          09-9-机器学习算法模型效果对比.ts
% P2 i+ R0 H/ H$ P2 j: p7 }- a│
├─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
│  │      02-2-Adaboost算法.ts
* {3 @+ W0 G3 _" |│  │      03-3-GBDT工作流程.ts
/ a3 P) E5 X- G5 _4 x│  │      04-4-回归任务.ts
! T' c- t4 m+ Q) L0 m: F/ D5 c% T7 w│  │      05-5-分类任务.ts
. c& D( O( i! ^- Q1 w+ Y│  │      06-6-可视化.ts
4 K4 x8 ?# k/ X: c3 A; S│  │
4 |( i$ h" p4 [8 O1 Q│  ├─01-数据特征
│  │      01-1-基本数值特征.ts
│  │      02-2-常用特征构造手段.ts
. d  c5 M+ ~9 p$ l│  │      03-3-时间特征处理.ts
│  │      04-4-文本特征处理.ts
& V6 R1 v1 A- k: c  J" `│  │      05-5-构造文本向量.ts
& M4 W9 Z) E0 j! I) D2 V│  │      06-6-词向量特征.ts
8 O0 c1 `3 w. M' @│  │      07-7-计算机眼中的图像.ts
. L! \7 Y( t' ^/ T│  │
│  ├─02-xgboost-gbdt-lightgbm提升算法框架对比
│  │      01-1-GBDT效果.ts
/ G( p/ {! S7 k# R# c: o│  │      02-2-Xgboost效果.ts
- q( e! |( j, L% i1 ?/ F│  │      03-3-lightGBM效果.ts
│  │
* A# T/ c  i3 P6 U│  ├─04-4.使用lightgbm进行饭店流量预测
; ^8 C/ b: |. F$ S! a│  │      01-1-饭店流量数据介绍.ts
9 f8 u. [& `4 q* d* o. F│  │      02-2-数据汇总.ts
1 u, @2 A4 k+ j/ O│  │      03-3-离群点筛选.ts
* m! `3 y+ @+ J│  │      04-4-特征提取.ts
6 ~' w, b' D6 K0 N. v6 n│  │      05-5-lightgbm建模.ts
│  │
3 [4 P- N7 H4 J│  ├─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
1 w6 M& U! p, I# s$ T+ i│  │      02-2-单特征与缺失值展示.ts
7 y+ W9 c* h( W0 I/ }│  │      03-3-第一步：数据清洗.ts
│  │      04-4-特征工程.ts
│  │      05-5-单变量展示.ts
│  │      06-6-双变量分析.ts
│  │      07-7-开发新变量.ts
│  │      08-8-ROC与AUC模型评估标准.ts
/ R2 N1 h, P9 r1 @' ~5 B│  │      09-9-机器学习模型.ts
, ?- F2 \0 r$ J5 Q5 ^6 r│  │
│  ├─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
│  │      02-2-线性判别分析要优化的目标.ts
# Y% {" k7 B) J* D! n& P& R│  │      03-3-线性判别分析求解.ts
│  │      04-4-实现线性判别分析进行降维任务.ts
│  │      05-5-求解得出降维结果.ts
│  │
│  ├─07-贝叶斯优化及其工具包使用
│  │      01-1-贝叶斯优化概述.ts
6 F( ~( F+ y/ T& g* _: ^( @│  │      02-2-工具包使用方法.ts
│  │      03-3-贝叶斯优化效果.ts
│  │      04-4-调整参数空间.ts
│  │
9 `3 c' }  T3 G6 z│  ├─08-贝叶斯优化实战
7 ~5 i" \- W6 v3 D7 `1 Z: K  {6 N│  │      01-1-基础模型建立.ts
! X6 Z/ K% G5 \/ t│  │      02-2-设置参数空间.ts
, Y! |) W  {% N│  │      03-3-随机优化结果.ts
; r4 Q$ O) E0 ~│  │      04-4-贝叶斯优化效果.ts
& b  x; P# }8 c" r7 L7 l2 M8 Y│  │      05-5-方法对比.ts
' e5 B$ O' T! V. R│  │      06-6-参数变化情况.ts
$ \; V! l" K1 n3 [│  │
│  ├─09-EM算法
! i* C3 b# ?/ ~* z│  │      01-1-EM算法要解决的问题.ts
1 g8 t! w, |) X& U- ]$ @│  │      02-2-隐变量问题.ts
│  │      03-3-EM算法求解实例.ts
  R0 \6 p- T" q9 E/ G  J+ w: O│  │      04-4-Jensen不等式.ts
│  │      05-5-GMM模型.ts
9 j& g7 w8 j7 W5 U( h│  │      06-6-GMM实例.ts
│  │      07-7-GMM聚类.ts
│  │
, G, q) R6 ^$ d: j9 Z( r; H│  ├─10-HMM隐马尔科夫模型
│  │      01-1-马尔科夫模型.ts
│  │      02-2-隐马尔科夫模型基本出发点.ts
│  │      03-3-组成与要解决的问题.ts
│  │      04-4-暴力求解方法.ts
+ `  ~7 B/ |/ Q# T3 O│  │      05-5-复杂度计算.ts
│  │      06-6-前向算法.ts
6 w% H! H( ?) p1 \- m│  │      07-7-前向算法求解实例.ts
│  │      08-8-Baum-Welch算法.ts
│  │      09-9-参数求解.ts
│  │      10-10-维特比算法.ts
5 I4 E2 H5 x- h+ L! O1 K3 Y. t: Z│  │
8 [. D" i, G" s, T2 {3 L& Q% Y│  ├─11-HMM案例实战
1 x3 I6 J$ i0 N7 w# F& X│  │      01-1-hmmlearn工具包.ts
│  │      02-2-工具包使用方法.ts
│  │      03-3-中文分词任务.ts
) x  }. |6 a& q; I7 k2 E│  │      04-4-实现中文分词.ts
│  │
5 d* v) R% i: ^+ e, ^. w* N│  ├─12-推荐系统
: K8 n3 g4 A1 [3 ^│  │      01-0-开场.ts
│  │      02-1-推荐系统应用.ts
, }( n1 j- S2 r$ q1 p+ \. }% K│  │      03-2-推荐系统要完成的任务.ts
1 E0 |; U5 L& q& f│  │      04-3-相似度计算.ts
6 F$ U7 D) R- C6 e│  │      05-4-基于用户的协同过滤.ts
" K+ @8 h  d" V8 H# _3 q2 d│  │      06-5-基于物品的协同过滤.ts
│  │      07-6-隐语义模型.ts
│  │      08-7-隐语义模型求解.ts
2 g- }% S8 z6 a2 c│  │      09-8-模型评估标准.ts
. g) X" G) a9 S1 j! e6 O# Q' k│  │
│  ├─13-基于统计分析的电影推荐
6 P# X1 _9 e3 ^1 r7 G0 x│  │      01-1-数据与环境配置.ts
5 \) J, I  j" ^6 f│  │      02-2-数据与关键词信息展示.ts
2 S( S% }. A9 l│  │      03-3-关键词云与直方图展示.ts
│  │      04-4-特征可视化.ts
9 T$ ^' b3 S0 x% S+ Z│  │      05-5-数据清洗概述.ts
7 L% p: p  t8 R8 y, P  H* H2 e! M│  │      06-6-缺失值填充方法.ts
* N0 N) K( ]5 z. ?/ f5 L$ w$ D  I9 E: e│  │      07-7-推荐引擎构造.ts
( L/ e2 C8 z4 g( y1 u│  │      08-8-数据特征构造.ts
. z! Q6 Z/ u- @2 I- {9 w+ Q│  │      09-9-得出推荐结果.ts
│  │
- J# e2 [' y5 [3 K# @│  ├─13-音乐推荐系统实战
│  │      01-1-音乐推荐任务概述.ts
- z/ u2 B3 N1 P& ?8 a& r/ S  ^│  │      02-2-数据集整合.ts
│  │      03-3-基于物品的协同过滤.ts
  v4 S# y8 I$ F- ]. D0 x│  │      04-4-物品相似度计算与推荐.ts
│  │      05-5-SVD矩阵分解.ts
│  │      06-6-基于矩阵分解的音乐推荐.ts
+ f% q) K, j, ^+ g) i% t+ G: I│  │
  b. T  ^' _- I) c, K│  ├─15-NLP-文本特征方法对比
│  │      01-1.1-任务概述.ts
│  │      02-2-词袋模型.ts
9 i3 u% `; u$ _# n. y: U/ {│  │      03-3-词袋模型分析.mp4
0 `. x5 U8 l7 G' V│  │      04-4-TFIDF模型.ts
$ K3 w% Y% o$ h8 `% l- F  F│  │      05-5-word2vec词向量模型.ts
; _5 q/ S+ b" [" R1 [│  │      06-6-深度学习模型.ts
2 \5 F. h( K- o: Y0 Y│  │
, [- k  Z1 o. m0 g3 j: f0 W* K│  ├─15-学习曲线
│  │      01-1-Bian与Variance曲线.ts
1 |0 _, l0 r/ j' e3 g% S  m0 T│  │      02-2-数据集中的结果.ts
3 n+ `. A/ M: g, S│  │      03-3-曲线实验结果.ts
. J/ n% ~# \+ M' G: ^) E) G│  │
│  ├─17-使用word2vec分类任务
5 }" E1 t3 Z& ]# P$ z( G5 v% V│  │      01-1-影评情感分类.ts
│  │      02-2-基于词袋模型训练分类器.ts
│  │      03-3-准备word2vec输入数据.ts
: i  o) X. n: ^4 h5 Y│  │      04-4-使用gensim构建word2vec词向量（新）.ts
│  │
) M% g1 u0 ?+ u, N7 ?8 A│  ├─18-Tensorflow自己打造word2vec
7 s9 p* x" L, }* W3 L# f  ?. y  D│  │      01-1-数据与任务流程.ts
│  │      02-2-数据清洗.ts
│  │      03-3-batch数据制作.mp4
│  │      04-4-网络训练.ts
│  │      05-5-可视化展示.ts
│  │
1 J- S' D1 L  c│  ├─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
│  │      02-2-工具包注释.ts
│  │      03-3-缺失值处理.ts
/ E" b( Q0 z& [1 a& ?│  │      04-4-其他处理方式概述.ts
│  │      05-5-工具包调用.ts
$ G3 a0 E' g1 Z9 d│  │
& K6 O  L' E8 w- O│  ├─20-机器学习项目实战-数据处理与特征提取
" K9 n! O1 v# T│  │      01-1-建筑能源利用效率任务概述.ts
; k3 u$ b6 E* I% E- m' u/ }5 P7 C│  │      02-2-处理流程与数据简介.ts
7 N7 y6 N& D7 ]' K│  │      03-3-能源信息各项指标数据预处理.ts
│  │      04-4-单变量绘图分析.ts
│  │      05-5-离群点剔除.ts
│  │      06-6-变量与结果的关系对比分析.ts
│  │      07-7-多变量展示.ts
│  │      08-8-特征工程的价值与方法.ts
3 o+ @3 f7 |! ]$ z& y, v5 t│  │
│  └─21-机器学习项目实战-建模与分析
│          01-1-dataleakage问题解决方案.ts
# C- b4 R+ M6 ?/ U2 ~! S( H4 ]│          02-2-机器学习基础模型对比.ts
, G/ w% w" h' ]. z│          03-3-参数对结果的影响分析.ts
│          04-4-测试模型效果.ts
│          05-5-模型的结果解释与参数分析.ts
# B1 ?% o0 W& J" b│          06-6-机器学习常用模型分析方法介绍.ts
│
8 v; D. j5 h/ w7 i* T: ^└─课件代码 java8.com
7 R% d9 P* Q3 z; E    │  第1章 第一模块：Python快速入门.7z
    │  第2章 第二模块：Python数据科学必备工具包实战.7z
% ^' Z: O5 I! I0 H) ~    │  第3章 第三模块：人工智能-必备数学课程.7z
    │  第4章 第四模块：机器学习算法精讲及其案例应用.7z
    │  第5章 第五模块：机器学习算法建模实战.7z
    │  第6章 第六模块：Python数据分析与机器学习实战集锦.7z
9 J1 b* K( c% E- S! V9 U" E) @0 V    │  第7章 第七模块：数据挖掘竞赛-优胜解决方案.7z
$ Z9 @; K/ _3 E% A    │  第8章 第八模块：Python金融分析与量化交易实战.7z
    │  第9章 第九模块：深度学习必备核?算法.7z
    │  第10章 选修：Python数据分析案例实战.7z
    │  第11章 选修：机器学习进阶实战.7z.tmp
    │
2 y8 F) v8 i* E: }3 b' ^. W  [    └─第11章 选修：机器学习进阶实战

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