Python机器学习全流程项目实战精讲

Python机器学习全流程项目实战精讲课程介绍:

这门课从需求分析开始，对机器学习项目实战的全流程进行讲解，直击各流程的难点。涵盖需求分析->数据采集->数据清洗与预处理->数据分析与可视化->特征工程->机器学习建模->模型调优->报告输出。以Python为工具实现机器学习全流程，是难得一见的从过来人的角度分享机器学习实战的课程.

课程目录:

——/Python机器学习全流程项目实战精讲【完结】/
├──配套课件.zip
├──章节1： 机器学习方法论
| ├──1. 数据分析与数据挖掘.mp4 39.02M
| ├──2. 机器学习、深度学习与人工智能.mp4 8.21M
| ├──3. 机器学习的核心任务.mp4 6.86M
| ├──4. 机器学习的核心要义.mp4 6.90M
| ├──5. 机器学习项目实战全流程.mp4 10.63M
| ├──6. Python编程工具.mp4 2.97M
| ├──7. Jupyter Notebook与PyCharm.mp4 9.45M
| └──8. 机器学习具体学习方法指导.mp4 32.64M
├──章节2： 机器学习需求分析
| ├──09. 需求分析.mp4 44.58M
| ├──10. 项目技术、产品和应用调研.mp4 13.14M
| └──11. 实例：数据科学岗位需求分析.mp4 20.51M
├──章节3： 数据采集与爬虫
| ├──12. 数据采集概述.mp4 18.34M
| ├──13. Python爬虫技术.mp4 27.35M
| ├──14. 请求库：urllib.mp4 10.56M
| ├──15. 请求库：requests.mp4 16.06M
| ├──16. 解析库：BeautifulSoup.mp4 17.44M
| ├──17. 解析库：lxml.mp4 11.60M
| ├──18. 信息提取：css选择器和xpath表达.mp4 11.69M
| ├──19. 实例1：招聘网站静态数据采集.mp4 48.96M
| └──20. 实例2：招聘网站动态数据采集.mp4 36.96M
├──章节4： 数据清洗
| ├──21. 脏数据.mp4 28.67M
| ├──22. 数据预处理的基本方向.mp4 49.43M
| ├──23. 缺失值处理.mp4 44.27M
| ├──24. 小文本和字符串处理.mp4 84.90M
| ├──25. 实例：招聘数据预处理（一）.mp4 58.12M
| └──26. 实例：招聘数据预处理（二）.mp4 43.48M
├──章节5： 数据分析与可视化
| ├──27. 探索性数据分析（EDA）.mp4 15.86M
| ├──28. 统计绘图与数据可视化.mp4 79.52M
| ├──29. Python绘图之matplotlib.mp4 110.87M
| ├──30. Python绘图之seaborn.mp4 42.41M
| ├──31. 实例：招聘数据的EDA与可视化.mp4 29.90M
| └──32. 实例：招聘数据的EDA与可视化.mp4 67.08M
├──章节6： 特征工程
| ├──33. 特征工程概述.mp4 19.18M
| ├──34. 特征选择.mp4 23.78M
| ├──35. 特征变换与特征提取.mp4 14.69M
| ├──36. 特征组合与降维.mp4 5.55M
| └──37. 招聘数据的特征工程探索.mp4 36.48M
├──章节7： 机器学习建模与调优
| ├──38. 机器学习模型概述.mp4 12.74M
| ├──39. 传统机器学习模型（单模型）.mp4 26.04M
| ├──40. 集成与提升模型.mp4 5.08M
| ├──41. sklearn.mp4 10.48M
| ├──42. 机器学习调参方法简介.mp4 10.48M
| ├──43. GBDT XGBoost lightGBM用法.mp4 22.00M
| ├──44. 招聘数据的建模：GBDT.mp4 12.21M
| ├──45. 招聘数据的建模：XGBoost.mp4 9.33M
| └──46. 招聘数据的建模：lightGBM.mp4 8.84M
└──章节8： 机器学习模型结果与报告输出
| ├──47. R语言与RStudio安装与简介.mp4 16.26M
| ├──48. Rmarkdown的安装与基本用法.mp4 18.10M
| ├──49. 技术文档之Rmd与Jupyter对比.mp4 11.77M
| ├──50. 机器学习分析报告的写作方法.mp4 14.12M
| └──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 13.08M

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