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[[ 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
ǩ章节1 机器学习方法论
  ǩ1. 数据分析与数据挖掘
  ǩ2. 机器学习深度学习与人工智能
  ǩ3. 机器学习的核心任务
  ǩ4. 机器学习的核心要义
  ǩ5. 机器学习项目实战全流程
  ǩ6. Python编程工具
  ǩ7. Jupyter Notebook与PyCharm
  ǩ8. 机器学习具体学习方法指导
ǩ章节2 机器学习需求分析
  ǩ09. 需求分析
  ǩ10. 项目技术产品和应用调研
  ǩ11. 实例数据科学岗位需求分析
ǩ章节3 数据采集与爬虫
  ǩ12. 数据采集概述
  ǩ13. Python爬虫技术
  ǩ14. 请求库urllib
  ǩ15. 请求库requests
  ǩ16. 解析库BeautifulSoup
  ǩ17. 解析库lxml
  ǩ18. 信息提取css选择器和xpath表达
  ǩ19. 实例1招聘网站静态数据采集
  ǩ20. 实例2招聘网站动态数据采集
ǩ章节4 数据清洗
  ǩ21. 脏数据
  ǩ22. 数据预处理的基本方向
  ǩ23. 缺失值处理
  ǩ24. 小文本和?#22336;?#20018;处理
  ǩ25. 实例招聘数据预处理一
  ǩ26. 实例招聘数据预处理二
ǩ章节5 数据分析与可视化
  ǩ27. 探索性数据分析EDA
  ǩ28. 统计绘图与数据可视化
  ǩ29. Python绘图之matplotlib
  ǩ30. Python绘图之seaborn
  ǩ31. 实例招聘数据的EDA与可视化
  ǩ32. 实例招聘数据的EDA与可视化
ǩ章节6 特征工程
  ǩ33. 特征工程概述
  ǩ34. 特征选择
  ǩ35. 特征变换与特征提取
  ǩ36. 特征组合与降维
  ǩ37. 招聘数据的特征工程探索
ǩ章节7 机器学习建模与调优
  ǩ38. 机器学习模型概述
  ǩ39. 传统机器学习模?#20572;?#21333;模?#20572;?/font>
  ǩ40. 集成与提升模型
  ǩ41. sklearn
  ǩ42. 机器学习调参方法简介
  ǩ43. GBDT XGBoost lightGBM用法
  ǩ44. 招聘数据的建模GBDT
  ǩ45. 招聘数据的建模XGBoost
  ǩ46. 招聘数据的建模lightGBM
ǩ章节8 机器学习模型结果与报告输出
  ǩ47. R语言与RStudio安装与简介
  ǩ48. Rmarkdown的安装与基本用法
  ǩ49. 技术文档之Rmd与Jupyter?#21592;?/font>
  ǩ50. 机器学习分析报告的写作方法
  ǩ51. 实例数据相关岗位薪资水?#25509;?#21709;因素研究分析报告简要框架
ǩ配套课件
  ǩ第一章.机器学习方法论.pdf
  ǩ第七讲 机器学习建模
    ǩ.ipynb_checkpoints
      ǩ第七讲 机器学习建模-checkpoint.ipynb
    ǩlagou_featured.csv
    ǩ图1_sklearn.png
    ǩ图2_lightgbm调参.png
    ǩ第七讲 机器学习建模.ipynb
  ǩ第三章 数据采集与爬虫.ipynb
  ǩ第二章.机器学习需求分析.pdf
  ǩ第五讲 数据分析与可视化
    ǩ.ipynb_checkpoints
      ǩ第五讲 数据分析与可视化-checkpoint.ipynb
    ǩiris.csv
    ǩlagou_data5.csv
    ǩlagou_preprocessed.csv
    ǩstopwords.txt
    ǩ第五讲 数据分析与可视化.ipynb
  ǩ第八讲 机器学习技术文档与报告写作方法
    ǩ.ipynb_checkpoints
      ǩUntitled-checkpoint.ipynb
      ǩ第八讲 机器学习文档与报告写作方法-checkpoint.ipynb
    ǩ.RData
    ǩ.Rhistory
    ǩexample_eda.html
    ǩexample_eda.Rmd
    ǩexample_rmd.html
    ǩexample_rmd.Rmd
    ǩlagou_preprocessed.csv
    ǩr_example.R
    ǩrmarkdown.jpg
    ǩRStudio.png
    ǩ第八讲 机器学习文档与报告写作方法.ipynb
  ǩ第六讲 特征工程
    ǩ.ipynb_checkpoints
      ǩ第六讲 特征工程-checkpoint.ipynb
    ǩlagou_data5.csv
    ǩlagou_featured.csv
    ǩ第六讲 特征工程.ipynb
  ǩ第四讲 数据清洗与预处理
    ǩdata_analysis.csv
    ǩdata_mining.csv
    ǩdeep_learning.csv
    ǩmachine_learning.csv
    ǩ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 08:52:11 | 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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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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  ǩdeep_learning.csv
    ǩmachine_learni
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