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标题: Python机器学习全流程项目实战精讲 [打印本页]

作者: admin 时间: 2018-12-7 21:11
标题: Python机器学习全流程项目实战精讲
『课程目录』:
├─章节1：机器学习方法论; n* s. Q  v$ F8 r8 m
│    1. 数据分析与数据挖掘
│    2. 机器学习、深度学习与人工智能+ C' @) z! o! q% }3 B" y7 m
│    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& R  M) X2 T8 |
│    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' W4 J' D- G) d
│    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9 t6 `* s/ X" @5 ]
│    14. 请求库：urllib
│    15. 请求库：requests
│    16. 解析库：BeautifulSoup+ |4 I" o+ J" P5 t
│    17. 解析库：lxml1 X: u4 ?; {6 L( Z  _
│    18. 信息提取：css选择器和xpath表达  w  y& K: t8 g6 `
│    19. 实例1：招聘网站静态数据采集$ {! D  n9 {% ^! u6 e
│    20. 实例2：招聘网站动态数据采集- k# p4 _+ t/ H* E
│    3 X5 C. q- n5 R& D4 c! }
├─章节4：数据清洗; L, ~% R9 B0 o; _
│    21. 脏数据6 s6 P: n& d5 P5 x: z# ]
│    22. 数据预处理的基本方向1 m' W+ n# v# L1 Y1 m* F' c
│    23. 缺失值处理, s  k6 ?6 o: d. {! W. B' u' R
│    24. 小文本和字符串处理4 k1 Y) Q% w" N) W
│    25. 实例：招聘数据预处理（一）
│    26. 实例：招聘数据预处理（二）- `1 ^/ U3 {- s( ~" L8 _% K. c9 F
│    * H/ [- j6 I. V: J) D* ?
├─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( S- y; k9 a. p' K. a
│    29. Python绘图之matplotlib# O" R7 a9 k+ ]/ _1 T
│    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
│    ' d6 w4 d, e0 W# {3 G8 M6 P
├─章节6：特征工程6 o" Z) h  ~/ F9 @
│    33. 特征工程概述( F7 m: |  _: H; ?3 `
│    34. 特征选择
│    35. 特征变换与特征提取, G- L1 y9 ^/ ]! Q% A
│    36. 特征组合与降维
│    37. 招聘数据的特征工程探索% e3 @' f8 ]7 q
│    ) }1 F9 n# A* B# Y6 @7 f' I
├─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）* \# ~0 r& i! M/ p2 B; [6 V
│    40. 集成与提升模型  J* ~3 Y% o! L
│    41. sklearn
│    42. 机器学习调参方法简介
│    43. GBDT XGBoost lightGBM用法8 R0 F3 A* Y( S( C% [0 E
│    44. 招聘数据的建模：GBDT5 L/ \4 S7 X$ T- ]& O
│    45. 招聘数据的建模：XGBoost- f* J* J' L& [) p* f5 `
│    46. 招聘数据的建模：lightGBM) a1 _$ `9 M7 h+ r# d* g: d2 N
│    * E. G; M+ M5 W0 ?
├─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2 J2 e% v: `; U+ {/ Y! G
│    48. Rmarkdown的安装与基本用法2 D, i9 A/ V& m9 r: ?$ g
│    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）- z( j: ?9 Y# ^# Z
│    ! X. ~( l. C  s7 p) B# V* g: L; P- U! n
└─配套课件

下载地址：

作者: uuuuoooo 时间: 2018-12-7 22:06
不管你信不信，反正我是信了。支持吾爱编程网！

作者: china_wenya 时间: 2018-12-15 12:18
看帖看完了至少要顶一下，还可以加入到淘帖哦！支持吾爱编程网！

作者: sunpanyu 时间: 2018-12-15 14:25
我想看看你们家庭主妇哈哈，哈哈

作者: galtg 时间: 2018-12-18 14:47
感谢楼主分享

作者: policy12 时间: 2019-1-27 10:23
反正我是信了。支持吾爱编程网！

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