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今天，我想和大家分享-,新Python机器学习的文章，感谢您宝贵的时间阅读，让这一刻属于我们吧！
资源介绍
新Python机器学习
|-10 探索性数据分析-农粮数据分析
|-|-7.变量关系可视化展示.mp4
|-|-6.数据分析维度.mp4
|-|-5.数据对数变换.mp4
|-|-4.峰度与偏度.mp4
|-|-3.单变量分析.mp4
|-|-2.数据切片分析.mp4
|-|-1.数据背景简介.mp4
|-09探索性数据分析-赛事数据集分析
|-|-9.红牌和肤色的关系.mp4
|-|-8.报表可视化分析.mp4
|-|-7.多特征之间关系分析.mp4
|-|-6.特征可视化展示.mp4
|-|-5.缺失值可视化分析.mp4
|-|-4.数据切分模块.mp4
|-|-3.数据读取与预处理.mp4
|-|-2.数据背景介绍.mp4
|-|-1.开场 (1).mp4
|-08Gensim中文词向量建模
|-|-4.测试模型相似度结果.mp4
|-|-3.Gensim构造word2vec模型.mp4
|-|-2.维基百科中文数据处理.mp4
|-|-1.使用Gensim库构造词向量.mp4
|-07MNIST手写字体识别
|-|-5.训练网络模型.mp4
|-|-4.构造网络结构.mp4
|-|-3.卷积简介.mp4
|-|-2.tensorflow参数.mp4
|-|-1.神经网络模型概述.mp4
|-06TensorFlow框架
|-|-9.卷积神经网络模型.mp4
|-|-8.完成神经网络.mp4
|-|-7.神经网络模型.mp4
|-|-6.逻辑回归迭代.mp4
|-|-5.逻辑回归框架.mp4
|-|-4.线性回归模型.mp4
|-|-3.变量练习.mp4
|-|-2.变量.mp4
|-|-10.卷积神经网络参数.mp4
|-05时间序列案例实战
|-|-6.维基百科词条EDA.mp4
|-|-5.使用tsfresh库进行分类任务.mp4
|-|-4.股票预测案例.mp4
|-|-3.Pandas滑动窗口.mp4
|-|-2.Pandas数据重采样.mp4
|-|-1.Pandas生成时间序列.mp4
|-04Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测
|-|-5.特征选择.mp4
|-|-4.随机森林模型.mp4
|-|-3.回归模型[vxia.net].mp4
|-|-2.数据预处理.mp4
|-|-1.数据介绍.mp4
|-03Python文本数据分析
|-|-6.基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4
|-|-5.LDA建模.mp4
|-|-4.TF-IDF关键词提取.mp4
|-|-3.新闻数据与任务简介.mp4
|-|-2.相似度计算.mp4
|-|-1.文本分析与关键词提取.mp4
|-02案例实战-信用卡欺诈检测
|-|-9.逻辑回归阈值对结果的影响.mp4
|-|-8.混淆矩阵.mp4
|-|-7.逻辑回归模型.mp4
|-|-6.正则化惩罚.mp4
|-|-5.模型评估方法.mp4
|-|-4.交叉验证.mp4
|-|-3.下采样策略.mp4
|-|-2.样本不均衡解决方案.mp4
|-|-10.SMOTE样本生成策略.mp4
|-|-1.案例背景和目标.mp4
|-01使用Python分析科比生涯数据
|-|-3.建模.mp4
|-|-2.数据预处理 (1).mp4
|-|-1.科比数据集简介.mp4
