![WM046 – Python机器学习全流程项目实战精讲 [1.3G]](https://www.aizyt88.com/wp-content/themes/ripro-v2/assets/img/thumb.jpg)
WM046 – Python机器学习全流程项目实战精讲 [1.3G]
┃ ┣━━章节1： 机器学习方法论 [116.7M]
┃ ┃ ┣━━1. 数据分析与数据挖掘.mp4 [39M]
┃ ┃ ┣━━2. 机器学习、深度学习与人工智能.mp4 [8.2M]
┃ ┃ ┣━━3. 机器学习的核心任务.mp4 [6.9M]
┃ ┃ ┣━━4. 机器学习的核心要义.mp4 [6.9M]
┃ ┃ ┣━━5. 机器学习项目实战全流程.mp4 [10.6M]
┃ ┃ ┣━━6. Python编程工具.mp4 [3M]
┃ ┃ ┣━━7. Jupyter Notebook与PyCharm.mp4 [9.4M]
┃ ┃ ┗━━8. 机器学习具体学习方法指导.mp4 [32.6M]
┃ ┣━━章节2： 机器学习需求分析 [78.2M]
┃ ┃ ┣━━09. 需求分析.mp4 [44.6M]
┃ ┃ ┣━━10. 项目技术、产品和应用调研.mp4 [13.1M]
┃ ┃ ┗━━11. 实例：数据科学岗位需求分析.mp4 [20.5M]
┃ ┣━━章节3： 数据采集与爬虫 [199M]
┃ ┃ ┣━━12. 数据采集概述.mp4 [18.3M]
┃ ┃ ┣━━13. Python爬虫技术.mp4 [27.3M]
┃ ┃ ┣━━14. 请求库：urllib.mp4 [10.6M]
┃ ┃ ┣━━15. 请求库：requests.mp4 [16.1M]
┃ ┃ ┣━━16. 解析库：BeautifulSoup.mp4 [17.4M]
┃ ┃ ┣━━17. 解析库：lxml.mp4 [11.6M]
┃ ┃ ┣━━18. 信息提取：css选择器和xpath表达.mp4 [11.7M]
┃ ┃ ┣━━19. 实例1：招聘网站静态数据采集.mp4 [49M]
┃ ┃ ┗━━20. 实例2：招聘网站动态数据采集.mp4 [37M]
┃ ┣━━章节4： 数据清洗 [308.9M]
┃ ┃ ┣━━21. 脏数据.mp4 [28.7M]
┃ ┃ ┣━━22. 数据预处理的基本方向.mp4 [49.4M]
┃ ┃ ┣━━23. 缺失值处理.mp4 [44.3M]
┃ ┃ ┣━━24. 小文本和字符串处理.mp4 [84.9M]
┃ ┃ ┣━━25. 实例：招聘数据预处理（一）.mp4 [58.1M]
┃ ┃ ┗━━26. 实例：招聘数据预处理（二）.mp4 [43.5M]
┃ ┣━━章节5： 数据分析与可视化 [345.6M]
┃ ┃ ┣━━27. 探索性数据分析（EDA）.mp4 [15.9M]
┃ ┃ ┣━━28. 统计绘图与数据可视化.mp4 [79.5M]
┃ ┃ ┣━━29. Python绘图之matplotlib.mp4 [110.9M]
┃ ┃ ┣━━30. Python绘图之seaborn.mp4 [42.4M]
┃ ┃ ┣━━31. 实例：招聘数据的EDA与可视化.mp4 [29.9M]
┃ ┃ ┗━━32. 实例：招聘数据的EDA与可视化.mp4 [67.1M]
┃ ┣━━章节6： 特征工程 [99.7M]
┃ ┃ ┣━━33. 特征工程概述.mp4 [19.2M]
┃ ┃ ┣━━34. 特征选择.mp4 [23.8M]
┃ ┃ ┣━━35. 特征变换与特征提取.mp4 [14.7M]
┃ ┃ ┣━━36. 特征组合与降维.mp4 [5.5M]
┃ ┃ ┗━━37. 招聘数据的特征工程探索.mp4 [36.5M]
┃ ┣━━章节7： 机器学习建模与调优 [117.2M]
┃ ┃ ┣━━38. 机器学习模型概述.mp4 [12.7M]
┃ ┃ ┣━━39. 传统机器学习模型（单模型）.mp4 [26M]
┃ ┃ ┣━━40. 集成与提升模型.mp4 [5.1M]
┃ ┃ ┣━━41. sklearn.mp4 [10.5M]
┃ ┃ ┣━━42. 机器学习调参方法简介.mp4 [10.5M]
┃ ┃ ┣━━43. GBDT XGBoost lightGBM用法.mp4 [22M]
┃ ┃ ┣━━44. 招聘数据的建模：GBDT.mp4 [12.2M]
┃ ┃ ┣━━45. 招聘数据的建模：XGBoost.mp4 [9.3M]
┃ ┃ ┗━━46. 招聘数据的建模：lightGBM.mp4 [8.8M]
┃ ┗━━章节8： 机器学习模型结果与报告输出 [73.3M]
┃ ┣━━47. R语言与RStudio安装与简介.mp4 [16.3M]
┃ ┣━━48. Rmarkdown的安装与基本用法.mp4 [18.1M]
┃ ┣━━49. 技术文档之Rmd与Jupyter对比.mp4 [11.8M]
┃ ┣━━50. 机器学习分析报告的写作方法.mp4 [14.1M]
┃ ┗━━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 [13.1M]
┃ ┣━━配套课件 [16.9M]
┃ ┃ ┣━━第八讲 机器学习技术文档与报告写作方法 [3.7M]
┃ ┃ ┃ ┣━━.ipynb_checkpoints [7.1K]
┃ ┃ ┃ ┃ ┣━━第八讲 机器学习文档与报告写作方法-checkpoint.ipynb [7K]
┃ ┃ ┃ ┃ ┗━━Untitled-checkpoint.ipynb [72B]
┃ ┃ ┃ ┣━━.RData [2.6K]
┃ ┃ ┃ ┣━━.Rhistory [410B]
┃ ┃ ┃ ┣━━第八讲 机器学习文档与报告写作方法.ipynb [7K]
┃ ┃ ┃ ┣━━example_eda.html [720.1K]
┃ ┃ ┃ ┣━━example_eda.Rmd [984B]
┃ ┃ ┃ ┣━━example_rmd.html [732.9K]
┃ ┃ ┃ ┣━━example_rmd.Rmd [870B]
┃ ┃ ┃ ┣━━lagou_preprocessed.csv [1.4M]
┃ ┃ ┃ ┣━━r_example.R [75B]
┃ ┃ ┃ ┣━━rmarkdown.jpg [138K]
┃ ┃ ┃ ┗━━RStudio.png [786.4K]
┃ ┃ ┣━━第六讲 特征工程 [1.7M]
┃ ┃ ┃ ┣━━.ipynb_checkpoints [113.4K]
┃ ┃ ┃ ┃ ┗━━第六讲 特征工程-checkpoint.ipynb [113.4K]
┃ ┃ ┃ ┣━━第六讲 特征工程.ipynb [113.4K]
┃ ┃ ┃ ┣━━lagou_data5.csv [1.3M]
┃ ┃ ┃ ┗━━lagou_featured.csv [201.7K]
┃ ┃ ┣━━第七讲 机器学习建模 [1.3M]
┃ ┃ ┃ ┣━━.ipynb_checkpoints [194.1K]
┃ ┃ ┃ ┃ ┗━━第七讲 机器学习建模-checkpoint.ipynb [194.1K]
┃ ┃ ┃ ┣━━第七讲 机器学习建模.ipynb [194.1K]
┃ ┃ ┃ ┣━━图1_sklearn.png [517.3K]
┃ ┃ ┃ ┣━━图2_lightgbm调参.png [191.5K]
┃ ┃ ┃ ┗━━lagou_featured.csv [201.7K]
┃ ┃ ┣━━第四讲 数据清洗与预处理 [1.5M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第四讲 数据清洗与预处理.ipynb [64.4K]
┃ ┃ ┃ ┣━━data_analysis.csv [332.6K]
┃ ┃ ┃ ┣━━data_mining.csv [405.6K]
┃ ┃ ┃ ┣━━deep_learning.csv [318.9K]
┃ ┃ ┃ ┗━━machine_learning.csv [423.1K]
┃ ┃ ┣━━第五讲 数据分析与可视化 [5.5M]
┃ ┃ ┃ ┣━━.ipynb_checkpoints [1.1M]
┃ ┃ ┃ ┃ ┗━━第五讲 数据分析与可视化-checkpoint.ipynb [1.1M]
┃ ┃ ┃ ┣━━第五讲 数据分析与可视化.ipynb [1.1M]
┃ ┃ ┃ ┣━━iris.csv [4.5K]
┃ ┃ ┃ ┣━━lagou_data5.csv [1.9M]
┃ ┃ ┃ ┣━━lagou_preprocessed.csv [1.4M]
┃ ┃ ┃ ┗━━stopwords.txt [5.5K]
┃ ┃ ┣━━第二章.机器学习需求分析.pdf [596.9K]
┃ ┃ ┣━━第三章 数据采集与爬虫.ipynb [1004.5K]
┃ ┃ ┗━━第一章.机器学习方法论.pdf [1.6M]