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. 探索性数据分析（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
├─(41) 41. sklearn.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
├─(55) lagou_featured.csv
├─(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
├─(57) iris.csv
├─(58) lagou_data5.csv
├─(59) lagou_preprocessed.csv
├─(60) stopwords.txt
├─(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
├─(62) .RData
├─(63) .Rhistory
├─(64) example_eda.html
├─(65) example_eda.Rmd
├─(66) example_rmd.html
├─(67) example_rmd.Rmd
├─(68) lagou_preprocessed.csv
├─(69) r_example.R
├─(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
├─(71) lagou_data5.csv
├─(72) lagou_featured.csv
├─(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
├─(74) data_analysis.csv
├─(75) data_mining.csv
├─(76) deep_learning.csv
├─(77) machine_learning.csv
├─(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
├─(81) Untitled-checkpoint.ipynb
├─(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