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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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