关于python:python-机器学习无从下手31章全免费完整的自学教程课件安装包

如果村里通了网，那你肯定晓得【AI】人工智能。

如果你会网上冲浪，那你肯定看到过【ML】机器学习。

明天咱们说到的人工智能，其实就是机器学习外面的神经网络和深度学习。

凌晨的一句“今天天气真好”、敌人之间的寒暄“你刚刚是去吃饭了吧”、考试过后的感叹“温习了那么久终有播种”……这些日常生活中随处可见的话语，其背地却已蕴含了“学习”的思维—它们都是利用以往的教训、对未知的新状况作出的无效的决策。而把这个决策的过程交给计算机来做，能够说就是“机器学习”的一个最浅白的定义。

学习机器学习，无从下手怎么办？尝试过各种学习办法，为什么仍然是个门外汉？为什么传统的学习机器学习路径收效甚慢？作为一名对机器学习心有向往的程序员，我该以什么样的姿态开始呢？

上面送上残缺自学教程+课件+安装包，供收费学习交换应用。

第一章: Python实战关联规定

1-关联规定概述

2反对度与置信度

3-晋升度的作用

4-Python实战关联规定

5-数据集制作

6-电影数据集题材关联剖析

第二章:爱彼迎数据集剖析与建模

1-数据与任务分析

2-提取月份信息进行统计分析

3-房价随星期变动的可视化展现

4-房屋信息指标剖析

5-提取屋宇常见设施

6-屋宇规格热度图剖析

7-预处理与建模筹备

8-随机森林与LightGBM

9-训练与评估

第三章:基于类似度的酒店举荐零碎

1-数据与工作介绍

2-文本词频统计

3-ngram后果可视化展现

4-文本荡涤

5-类似度计算

6-得出举荐后果

第四章:商品销售额回归剖析

1-数据任务分析

2-特色工程制作

4-特色信息提取

5-标签变换.

6-输出数据制作

7-Xgboost训练模型

8-生成输入后果

第五章:绝地求生数据集摸索剖析与建模

1-数据与工作简介

2-数据问题摸索与解决方案

3-剔除开挂数据

4类别变量解决

5-绘图统计分析

6-热度图展现

7-随机森林建模

8-特色重要性

第六章:机器学习-模型解释办法实战

1-模型解释办法与实际

2-局部依赖图解释

3-双变量剖析

4- ShapValues指标剖析

5-疾病引起起因剖析实战

第七章:自然语言解决必备工具包实战

1-Python字符串解决

2-正则表达式根本语法

3-正则罕用符号

4-罕用函数介绍

5-NLTKI具包简介

6-停用词过滤

7-词性标注

8-数据荡涤实例

9-Spacy工具包

10-名字实体匹配

11.恐怖袭击剖析

12-统计分析后果

13结巴分词器

14-词云展现

第八章: NLP外围模型-word2vec

1-词向量模型艰深解释

2-模型整体框架

3-训练数据构建

4-CBOW与Skip-gram模型

5-负采样计划

第九章:文本特色解决办法比照

1-工作概述

2-词袋模型

3-词袋模型剖析

4-TFIDF模型

5-word2vec词向量模型

6-深度学习模型

第十章:数据特色预处理

2-数据分析与可视化展现

3-间断值离散化与可视化细节

4-加载数据坐标到理论地图中进行剖析

5-特色相关性剖析

6-缺失值埴充

7-sklearn工具包预处理模块

8-离散属性特色解决

9-构建适合的特色

10-序列化执行预处理操作

11 -实现所有预处理操作

12-构建回归模型

第十一章:银行客户还款可能性预测

1-数据工作介绍及缺失值解决

2-EDA数据摸索剖析

4-KDEPLOT展现

5-局部特征分析与可视化

6-数据查看与特色工程

7-多项式特色

8-自定义特色

9-逻辑回归模型

10-后果评估

12-必杀神奇: lightgbm

第十二章:图像特色聚类分析实际

1-数据与工作流程剖析

2-图片数据导入

3-图像特色编码

4-数组保留与读取

5-得出聚类后果

6-聚类成果可视化展现

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[搞代码]

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