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【Python2018最新教程】(全200集)Python人工智能入门指南数据分析课程
第172任务: 课时174数据预处理
查看课程
任务列表
第1任务: 课时1课程介绍(主题与大纲
第2任务: 课时2AI时代首选Python
第3任务: 课时3Python我该怎么学
第4任务: 课时4人工智能的核心-机器学习
第5任务: 课时5机器学习怎么学?
第6任务: 课时6算法推导与案例
第7任务: 课时7使用Anaconda安装python环境(Python新手先看这个)
第8任务: 课时9科学计算库Numpy
第9任务: 课时10Numpy基础结构
第10任务: 课时11Numpy矩阵基础
第11任务: 课时12Numpy常用函数
第12任务: 课时13矩阵常用操作
第13任务: 课时14不同复制操作对比
第14任务: 课时15Pandas数据读取
第15任务: 课时16Pandas索引与计算
第16任务: 课时17Pandas数据预处理实例
第17任务: 课时18Pandas常用预处理方法
第18任务: 课时19Pandas自定义函数
第19任务: 课时20Series结构
第20任务: 课时21折线图绘制
第21任务: 课时22子图操作
第22任务: 课时23条形图与散点图
第23任务: 课时24柱形图与盒图
第24任务: 课时25细节设置
第25任务: 课时26Seaborn简介
第26任务: 课时27整体布局风格设置
第27任务: 课时28风格细节设置
第28任务: 课时29调色板
第29任务: 课时30调色板颜色设置
第30任务: 课时31单变量分析绘图
第31任务: 课时32回归分析绘图
第32任务: 课时33多变量分析绘图
第33任务: 课时34分类属性绘图
第34任务: 课时35Facetgrid使用方法
第35任务: 课时36Facetgrid绘制多变量
第36任务: 课时37热度图绘制
第37任务: 课时38线性回归算法概述
第38任务: 课时39误差项分析
第39任务: 课时40似然函数求解
第40任务: 课时41目标函数推导
第41任务: 课时42线性回归求解
第42任务: 课时43梯度下降原理
第43任务: 课时44梯度下降方法对比
第44任务: 课时45学习率对结果的影响
第45任务: 课时46逻辑回归算法原理推导
第46任务: 课时47逻辑回归求解
第47任务: 课时48Python实现逻辑回归任务概述
第48任务: 课时49完成梯度下降模块
第49任务: 课时50停止策略与梯度下降案例
第50任务: 课时51实验对比效果
第51任务: 课时52案例背景和目标
第52任务: 课时53样本不均衡解决方案
第53任务: 课时54下采样策略
第54任务: 课时55交叉验证
第55任务: 课时56模型评估方法
第56任务: 课时57正则化惩罚
第57任务: 课时58逻辑回归模型
第58任务: 课时59混淆矩阵
第59任务: 课时60逻辑回归阈值对结果的影响
第60任务: 课时61SMOTE样本生成策略
第61任务: 课时62决策树原理概述
第62任务: 课时63衡量标准-熵
第63任务: 课时64决策树构造实例
第64任务: 课时65信息增益率
第65任务: 课时66决策树剪枝策略
第66任务: 课时67决策树复习
第67任务: 课时68决策树涉及参数
第68任务: 课时69树可视化与sklearn库简介
第69任务: 课时70sklearn参数选择
第70任务: 课时71集成算法-随机森林
第71任务: 课时72特征重要性衡量
第72任务: 课时73提升模型
第73任务: 课时74堆叠模型
第74任务: 课时75船员数据分析
第75任务: 课时76数据预处理
第76任务: 课时77使用回归算法进行预测
第77任务: 课时78使用随机森林改进模型
第78任务: 课时79随机森林特征重要性分析
第79任务: 课时80贝叶斯算法概述
第80任务: 课时81贝叶斯推导实例
第81任务: 课时82贝叶斯拼写纠错实例
第82任务: 课时83垃圾邮件过滤实例
第83任务: 课时84贝叶斯实现拼写检查器
第84任务: 课时85文本分析与关键词提取
第85任务: 课时86相似度计算
第86任务: 课时87新闻数据与任务简介
第87任务: 课时88TF-IDF关键词提取
第88任务: 课时89LDA建模
第89任务: 课时90基于贝叶斯算法进行新闻分类
第90任务: 课时91支持向量机要解决的问题
第91任务: 课时92距离与数据的定义
第92任务: 课时93目标函数
第93任务: 课时94目标函数求解
第94任务: 课时95SVM求解实例
第95任务: 课时96支持向量的作用
第96任务: 课时97软间隔问题
第97任务: 课时98SVM核变换
第98任务: 课时99sklearn求解支持向量机
第99任务: 课时100SVM参数选择
第100任务: 课时101KMEANS算法概述
第101任务: 课时102KMEANS工作流程
第102任务: 课时103KMEANS迭代可视化展示
第103任务: 课时104使用Kmeans进行图像压缩
第104任务: 课时105DBSCAN聚类算法
第105任务: 课时106DBSCAN工作流程
第106任务: 课时107DBSCAN可视化展示
第107任务: 课时108多种聚类算法概述
第108任务: 课时109聚类案例实战
第109任务: 课时110PCA降维概述
第110任务: 课时111PCA要优化的目标
第111任务: 课时112PCA求解
第112任务: 课时113PCA实例
第113任务: 课时114初识神经网络
第114任务: 课时115计算机视觉所面临的挑战
第115任务: 课时116K近邻尝试图像分类
第116任务: 课时117超参数的作用
第117任务: 课时118线性分类原理
第118任务: 课时119神经网络-损失函数
第119任务: 课时120神经网络-正则化惩罚项
第120任务: 课时121神经网络-softmax分类器
第121任务: 课时122神经网络-最优化形象解读
第122任务: 课时123神经网络-梯度下降细节问题
第123任务: 课时124神经网络-反向传播
第124任务: 课时125神经网络架构
第125任务: 课时126神经网络实例演示
第126任务: 课时127神经网络过拟合解决方案
第127任务: 课时128感受神经网络的强大
第128任务: 课时129集成算法思想
第129任务: 课时130xgboost基本原理
第130任务: 课时131xgboost目标函数推导
第131任务: 课时132xgboost求解实例
第132任务: 课时133xgboost安装
第133任务: 课时134xgboost实战演示
第134任务: 课时135Adaboost算法概述
第135任务: 课时136自然语言处理与深度学习
第136任务: 课时137语言模型
第137任务: 课时138-N-gram模型
第138任务: 课时139词向量
第139任务: 课时140神经网络模型
第140任务: 课时141Hierarchical Softmax-课时142CBOW模型实例
第141任务: 课时143CBOW求解目标
第142任务: 课时144梯度上升求解
第143任务: 课时145负采样模型
第144任务: 课时146使用Gensim库构造词向量
第145任务: 课时147维基百科中文数据处理
第146任务: 课时148Gensim构造word2vec模型
第147任务: 课时149测试模型相似度结果
第148任务: 课时150使用python库分析汽车油耗效率
第149任务: 课时151使用scikit-learn库建立回归模型
第150任务: 课时152使用逻辑回归改进模型效果
第151任务: 课时153 模型效果衡量标准
第152任务: 课时154ROC指标与测试集的价值
第153任务: 课时155交叉验证
第154任务: 课时156多类别问题
第155任务: 课时157Kobe Bryan生涯数据读取与简介
第156任务: 课时158特征数据可视化展示
第157任务: 课时159数据预处理
第158任务: 课时160使用Scikit-learn建立模型
第159任务: 课时161章节简介
第160任务: 课时162Pandas生成时间序列
第161任务: 课时163Pandas数据重采样
第162任务: 课时164Pandas滑动窗口
第163任务: 课时165数据平稳性与差分法
第164任务: 课时166ARIMA模型
第165任务: 课时167相关函数评估方法
第166任务: 课时168建立ARIMA模型
第167任务: 课时169参数选择
第168任务: 课时170股票预测案例
第169任务: 课时171使用tsfresh库进行分类任务
第170任务: 课时172维基百科词条EDA
第171任务: 课时173数据清洗过滤无用特征
第172任务: 课时174数据预处理
第173任务: 课时175获得最大利润的条件与做法
第174任务: 课时176预测结果并解决样本不均衡问题
第175任务: 课时177数据背景介绍
第176任务: 课时178数据预处理
第177任务: 课时179尝试多种分类器效果
第178任务: 课时180结果衡量指标的意义
第179任务: 课时181应用阈值得出结果
第180任务: 课时182内容简介
第181任务: 课时183数据背景介绍
第182任务: 课时184数据读取与预处理
第183任务: 课时185数据切分模块
第184任务: 课时186缺失值可视化分析
第185任务: 课时187特征可视化展示
第186任务: 课时188多特征之间关系分析
第187任务: 课时189报表可视化分析
第188任务: 课时190红牌和肤色的关系
第189任务: 课时191数据背景简介
第190任务: 课时192数据切片分析
第191任务: 课时193单变量分析
第192任务: 课时194峰度与偏度
第193任务: 课时195数据对数变换
第194任务: 课时196数据分析维度
第195任务: 课时197变量关系可视化展示
第196任务: 课时198建立特征工程
第197任务: 课时199特征数据预处理
第198任务: 课时200应用聚类算法得出异常ip点
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