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排三试机号: [[ Python/LUA教程 ]] Python机器学习全流程项目实战精讲【完结】

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教程内容:

教程目录:
┣━章节1: 机器学习方法论
┃  ┣━1. 数据分析与数据挖掘
┃  ┣━2. 机器学习、深度学习与人工智能
┃  ┣━3. 机器学习的核心任务
┃  ┣━4. 机器学习的核心要义
┃  ┣━5. 机器学习项目实战全流程
┃  ┣━6. Python编程工具
┃  ┣━7. Jupyter Notebook与PyCharm
┃  ┣━8. 机器学习具体学习方法指导
┣━章节2: 机器学习需求分析
┃  ┣━09. 需求分析
┃  ┣━10. 项目技术、产品和应用调研
┃  ┣━11. 实例:数据科学岗位需求分析
┣━章节3: 数据采集与爬虫
┃  ┣━12. 数据采集概述
┃  ┣━13. Python爬虫技术
┃  ┣━14. 请求库:urllib
┃  ┣━15. 请求库:requests
┃  ┣━16. 解析库:BeautifulSoup
┃  ┣━17. 解析库:lxml
┃  ┣━18. 信息提?。篶ss选择器和xpath表达
┃  ┣━19. 实例1:招聘网站静态数据采集
┃  ┣━20. 实例2:招聘网站动态数据采集
┣━章节4: 数据清洗
┃  ┣━21. 脏数据
┃  ┣━22. 数据预处理的基本方向
┃  ┣━23. 缺失值处理
┃  ┣━24. 小文本和字符串处理
┃  ┣━25. 实例:招聘数据预处理(一)
┃  ┣━26. 实例:招聘数据预处理(二)
┣━章节5: 数据分析与可视化
┃  ┣━27. 探索性数据分析(EDA)
┃  ┣━28. 统计绘图与数据可视化
┃  ┣━29. Python绘图之matplotlib
┃  ┣━30. Python绘图之seaborn
┃  ┣━31. 实例:招聘数据的EDA与可视化
┃  ┣━32. 实例:招聘数据的EDA与可视化
┣━章节6: 特征工程
┃  ┣━33. 特征工程概述
┃  ┣━34. 特征选择
┃  ┣━35. 特征变换与特征提取
┃  ┣━36. 特征组合与降维
┃  ┣━37. 招聘数据的特征工程探索
┣━章节7: 机器学习建模与调优
┃  ┣━38. 机器学习模型概述
┃  ┣━39. 传统机器学习模型(单模型)
┃  ┣━40. 集成与提升模型
┃  ┣━41. sklearn
┃  ┣━42. 机器学习调参方法简介
┃  ┣━43. GBDT XGBoost lightGBM用法
┃  ┣━44. 招聘数据的建模:GBDT
┃  ┣━45. 招聘数据的建模:XGBoost
┃  ┣━46. 招聘数据的建模:lightGBM
┣━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
┃  ┣━48. Rmarkdown的安装与基本用法
┃  ┣━49. 技术文档之Rmd与Jupyter对比
┃  ┣━50. 机器学习分析报告的写作方法
┃  ┣━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)
┣━配套课件
┃  ┣━第一章.机器学习方法论.pdf
┃  ┣━第七讲 机器学习建模
┃  ┃  ┣━.ipynb_checkpoints
┃  ┃  ┃  ┣━第七讲 机器学习建模-checkpoint.ipynb
┃  ┃  ┣━lagou_featured.csv
┃  ┃  ┣━图1_sklearn.png
┃  ┃  ┣━图2_lightgbm调参.png
┃  ┃  ┣━第七讲 机器学习建模.ipynb
┃  ┣━第三章 数据采集与爬虫.ipynb
┃  ┣━第二章.机器学习需求分析.pdf
┃  ┣━第五讲 数据分析与可视化
┃  ┃  ┣━.ipynb_checkpoints
┃  ┃  ┃  ┣━第五讲 数据分析与可视化-checkpoint.ipynb
┃  ┃  ┣━iris.csv
┃  ┃  ┣━lagou_data5.csv
┃  ┃  ┣━lagou_preprocessed.csv
┃  ┃  ┣━stopwords.txt
┃  ┃  ┣━第五讲 数据分析与可视化.ipynb
┃  ┣━第八讲 机器学习技术文档与报告写作方法
┃  ┃  ┣━.ipynb_checkpoints
┃  ┃  ┃  ┣━Untitled-checkpoint.ipynb
┃  ┃  ┃  ┣━第八讲 机器学习文档与报告写作方法-checkpoint.ipynb
┃  ┃  ┣━.RData
┃  ┃  ┣━.Rhistory
┃  ┃  ┣━example_eda.html
┃  ┃  ┣━example_eda.Rmd
┃  ┃  ┣━example_rmd.html
┃  ┃  ┣━example_rmd.Rmd
┃  ┃  ┣━lagou_preprocessed.csv
┃  ┃  ┣━r_example.R
┃  ┃  ┣━rmarkdown.jpg
┃  ┃  ┣━RStudio.png
┃  ┃  ┣━第八讲 机器学习文档与报告写作方法.ipynb
┃  ┣━第六讲 特征工程
┃  ┃  ┣━.ipynb_checkpoints
┃  ┃  ┃  ┣━第六讲 特征工程-checkpoint.ipynb
┃  ┃  ┣━lagou_data5.csv
┃  ┃  ┣━lagou_featured.csv
┃  ┃  ┣━第六讲 特征工程.ipynb
┃  ┣━第四讲 数据清洗与预处理
┃  ┃  ┣━data_analysis.csv
┃  ┃  ┣━data_mining.csv
┃  ┃  ┣━deep_learning.csv
┃  ┃  ┣━machine_learning.csv
┃  ┃  ┣━第四讲 数据清洗与预处理.ipynb


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发表于 2019-3-8 08:33:04 | 只看该作者
Python机器学习全流程项目实战精讲

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发表于 2019-3-8 08:40:46 | 只看该作者
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发表于 2019-3-8 08:52:11 | 只看该作者
好好学习天天向上!好好学习天天向上!好好学习天天向上!

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发表于 2019-3-8 08:58:29 | 只看该作者
好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好好

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不错;;;;;不错;;;;;不错;;;;;不错;;;;;不错;;;;;不错;;;;;

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这东西我收了!谢谢楼主!龙天论坛真好!

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  ┣━deep_learning.csv
┃  ┃  ┣━machine_learni

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发表于 2019-3-8 09:23:05 | 只看该作者
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发表于 2019-3-8 09:31:38 | 只看该作者
Python机器学习全流程项目实战精讲【完结】 [修改]

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发表于 2019-3-8 09:35:41 | 只看该作者
         
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RE: Python机器学习全流程项目实战精讲【完结】 [修改]

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发表于 2019-3-8 09:37:31 | 只看该作者
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发表于 2019-3-8 09:40:57 | 只看该作者
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发表于 2019-3-8 09:47:48 | 只看该作者
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