pythonpython数据分析与可视化建模与调优教程python机器学习全流程项目实战精python机器学习全流程项目实战精讲
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python数据分析与可视化-建模与调优教程 python机器学习全流程项目实战精讲教程===============课程目录(1) 章节1：机器学习方法论；目录中文件数:8个├─(1) 1. 数据分析与数据挖掘.mp4├─(2) 2. 机器学习、深度学习与人工智能.mp4├─(3) 3. 机器学习的核心任务.mp4├─(4) 4. 机器学习的核心要义.mp4├─(5) 5. 机器学习项目实战全流程.mp4├─(6) 6. python编程工具.mp4├─(7) 7. jupyter notebook与pycharm.mp4├─(8) 8. 机器学习具体学习方法指导.mp4(2) 章节2：机器学习需求分析；目录中文件数:3个├─(9) 09. 需求分析.mp4├─(10) 10. 项目技术、产品和应用调研.mp4├─(11) 11. 实例：数据科学岗位需求分析.mp4(3) 章节3：数据采集与爬虫；目录中文件数:9个├─(12) 12. 数据采集概述.mp4├─(13) 13. python爬虫技术.mp4├─(14) 14. 请求库：urllib.mp4├─(15) 15. 请求库：requests.mp4├─(16) 16. 解析库：beautifulsoup.mp4├─(17) 17、shell编程之磁盘监控报警脚本_0.mp4├─(18) 18. 信息提取：css选择器和xpath表达.mp4├─(19) 19. 实例1：招聘网站静态数据采集.mp4├─(20) 20. 实例2：招聘网站动态数据采集.mp4(4) 章节4：数据清洗；目录中文件数:6个├─(21) 21. 脏数据.mp4├─(22) 22. 数据预处理的基本方向.mp4├─(23) 23. 缺失值处理.mp4├─(24) 24. 小文本和字符串处理.mp4├─(25) 25. 实例：招聘数据预处理（一）.mp4├─(26) 26. 实例：招聘数据预处理（二）.mp4(5) 章节5：数据分析与可视化；目录中文件数:6个├─(27) 27. 探索忄生数据分析（eda）.mp4├─(28) 28. 统计绘图与数据可视化.mp4├─(29) 29. python绘图之matplotlib.mp4├─(30) 30. python绘图之seaborn.mp4├─(31) 31. 实例：招聘数据的eda与可视化.mp4├─(32) 32. 实例：招聘数据的eda与可视化.mp4(6) 章节6：特征工程；目录中文件数:5个├─(33) 33. 特征工程概述.mp4├─(34) 34. 特征选择.mp4├─(35) 35. 特征变换与特征提取.mp4├─(36) 36. 特征组合与降维.mp4├─(37) 37. 招聘数据的特征工程探索.mp4(7) 章节7：机器学习建模与调优；目录中文件数:9个├─(38) 38. 机器学习模型概述(1).mp4├─(39) 39. 传统机器学习模型（单模型）.mp4├─(40) 40. 集成与提升模型.mp4├─(42) 42. 机器学习调参方法简介.mp4├─(43) 43. gbdt xgboost lightgbm用法.mp4├─(44) 44. 招聘数据的建模：gbdt.mp4├─(45) 45. 招聘数据的建模：xgboost.mp4├─(46) 46. 招聘数据的建模：lightgbm.mp4(8) 章节8：机器学习模型结果与报告输出；目录中文件数:5个├─(47) 47. r语言与rstudio安装与简介.mp4├─(48) 48. rmarkdown的安装与基本用法.mp4├─(49) 49. 技术文档之rmd与jupyter对比.mp4├─(50) 50. 机器学习分析报告的写作方法.mp4├─(51) 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）.mp4(9) 配套课件；目录中文件数:3个├─(52) 第一章.机器学习方法论.pdf├─(53) 第三章 数据采集与爬虫.ipynb├─(54) 第二章.机器学习需求分析.pdf(10) 配套课件 第七讲 机器学习建模；目录中文件数:2个├─(56) 第七讲 机器学习建模.ipynb(11) 配套课件 第五讲 数据分析与可视化；目录中文件数:5个├─(61) 第五讲 数据分析与可视化.ipynb(12) 配套课件 第八讲 机器学习技术文档与报告写作方法；目录中文件数:9个├─(70) 第八讲 机器学习文档与报告写作方法.ipynb(13) 配套课件 第六讲 特征工程；目录中文件数:3个├─(73) 第六讲 特征工程.ipynb(14) 配套课件 第四讲 数据清洗与预处理；目录中文件数:5个├─(78) 第四讲 数据清洗与预处理.ipynb(15) 配套课件 第七讲 机器学习建模 .ipynb_checkpoints；目录中文件数:1个├─(79) 第七讲 机器学习建模-checkpoint.ipynb(16) 配套课件 第五讲 数据分析与可视化 .ipynb_checkpoints；目录中文件数:1个├─(80) 第五讲 数据分析与可视化-checkpoint.ipynb(17) 配套课件 第八讲 机器学习技术文档与报告写作方法 .ipynb_checkpoints；目录中文件数:2个├─(82) 第八讲 机器学习文档与报告写作方法-checkpoint.ipynb(18) 配套课件 第六讲 特征工程 .ipynb_checkpoints；目录中文件数:1个├─(83) 第六讲 特征工程-checkpoint.ipynb
