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├─第一阶段：Python数据分析与建模库
│├─01Python快速入门
││1.系列课程环境配置.mp4
││10.函数基础.mp4
││2.Python快速入门.mp4
││3.变量类型.mp4
││4.LIST基础.mp4
││5.List索引.mp4
││6.循环结构.mp4
││7.判断结构.mp4
││8.字典.mp4
││9.文件处理.mp4
│├─02科学计算库Numpy
││1.数据结构.mp4
││2.基本操作.mp4
││3.矩阵属忄生.mp4
││4.矩阵操作.mp4
││5.常用函数.mp4
│├─03数据分析处理库Pandas
││1.数据读取.mp4
││2.数据预处理.mp4
││3.常用函数.mp4
││4.Series结构.mp4
│├─04可视化库Matplotlib
││1.折线图.mp4
││2.子图操作.mp4
││3.条形图与散点图.mp4
││4.柱形图与盒图.mp4
││5.细节设置.mp4
│└─05Seaborn可视化库
│1.课程简介.mp4
│10.Facetgrid使用方法.mp4
│11.Facetgrid绘制多变量.mp4
│12.热度图绘制.mp4
│2.整体布局风格设置.mp4
│3.风格细节设置.mp4
│4.调色板.mp4
│5.调色板颜色设置.mp4
│6.单变量分析绘图.mp4
│7.回归分析绘图.mp4
│8.多变量分析绘图.mp4
│9.分类属忄生绘.mp4
├─第二阶段：机器学习经典算法
│├─01回归算法
││1.机器学习概述.mp4
││2.回归算法.mp4
││3.线忄生回归误差原理推导.mp4
││4.目标函数求解.mp4
││5.逻辑回归原理.mp4
││6.梯度下降实例.mp4
││7.梯度下降原理.mp4
│├─02决策树与随机森林
││1.决策树概述.mp4
││2.熵原理形象解读.mp4
││3.决策树构造实例.mp4
││4.信息增益.mp4
││5.信息增益率.mp4
││6.决策树剪枝.mp4
││7.随机森林.mp4
││8.案例决策树参数.mp4
│├─03贝叶斯算法
││1.贝叶斯算法概述.mp4
││2.贝叶斯推导实例.mp4
││3.贝叶斯拼写纠错实例.mp4
││4.垃圾邮件过滤实例.mp4
││5.贝叶斯实现拼写检查器.mp4
││1.集成思想.mp4
││2.xgboost基本原理.mp4
││3.xgboost目标函数推导.mp4
││4.xgboost求解实例.mp4
││5.xgboost安装.mp4
││6.xgboost实战演示.mp4
││7.Adaboost算法概述.mp4
│├─05支持向量机算法
││1.支持向量机要解决的问题.mp4
││2.支持向量机求解目标.mp4
││3.支持向量机目标函数求解.mp4
││4.支持向量机求解例子.mp4
││5.支持向量的作用.mp4
││6.软间隔支持向量机.mp4
││7.核函数变换.mp4
│├─06时间序列AIRMA模型
││1.数据平稳忄生与差分法.mp4
││2.ARIMA模型.mp4
││3.相关函数评估方法.mp4
││4.建立ARIMA模型.mp4
││5.参数选择.mp4
│├─07神经网络基础
││1.深度学习概述.mp4
││10.最优化问题细节.mp4
││11.反向传播.mp4
││2.挑战与常规套路.mp4
││3.用K近邻来进行分类.mp4
││4.超参数与交叉验证.mp4
││5.线忄生分类.mp4
││6.损失函数.mp4
││7.正则化惩罚项.mp4
││8.softmax分类器.mp4
││9.最优化形象解读.mp4
│├─08神经网络架构
││1.整体架构.mp4
││2.实例演示.mp4
││3.过拟合解决方案.mp4
││4.感受神经网络的强大.mp4
│├─09PCA降维与SVD矩阵分解
││1.PCA问题.mp4
││2.PCA降维实例.mp4
││3.SVD原理.mp4
││4.SVD推荐系统.mp4
│├─10聚类算法
││1.聚类算法概述.mp4
││2.使用Kmeans进行图像压缩.mp4
││3.特征工程2.mp4
│├─11推荐系统
││1.开场.mp4
││2.推荐系统应用.mp4
││3.推荐系统要完成的任务.mp4
││4.相似度计算.mp4
││5.基于用户的协同过滤.mp4
││6.基于物品的协同过滤.mp4
││7.隐语义模型.mp4
││8.隐语义模型求解.mp4
││9.模型评估标准.mp4
│1.开篇.mp4
│10.锑度上升求解.mp4
│11.负采样模型.mp4
│2.自然语言处理与深度学习.mp4
│3.语言模型.mp4
│4.N-gram模型.mp4
│5.词向量.mp4
│6.神经网络模型.mp4
│8.CBOW模型实例.mp4
│9.CBOW求解目标.mp4
└─第三阶段：机器学习案例实战
├─01使用Python分析科比生涯数据
│1.科比数据集简介.mp4
│2.数据预处理.mp4
│3.建模.mp4

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