从0-1掌握机器学习项目案例（价格预估）从离线训练到在线部署

*   01 python开发环境准备.mp4 04:34

*   02 Jupyter 虚拟环境运行.mp4 01:37

*   03 项目全栈技术框架.mp4 02:24

*   04 价格预测项目经验拓展.mp4 02:06

*   05 机器学习从离线到在线服务流程.mp4 04:23

*   06 二手车老板业务需求以及痛点.mp4 02:57

*   07 数据探察.mp4 04:57

*   08 数据预处理-删除无用字段.mp4 02:02

*   09 数据预处理-分类数据转换.mp4 04:16

*   10 数据预处理-数值类型数据转换.mp4 04:15

*   11 数据预处理-分类类型数据统计-价格关系.mp4 04:06

*   12 数据预处理-数字字段和目标关系.mp4 02:44

*   13 特征工程-类别字段（OneHot编码）.mp4 02:22

*   14 特征工程-数值字段（标准化）.mp4 02:44

*   15 特征工程-分类特征+数值特征融合.mp4 02:33

*   16 特征工程-目标特征从有偏分布到正态分布转换.mp4 02:49

*   17 模型训练-模型的技术选型.mp4 02:11

*   18 模型训练-线性回归原理.mp4 03:15

*   19 模型训练-线性回归实现步骤.mp4 02:00

*   20 模型训练-线性回归模型小练习.mp4 03:23

*   21 模型训练-什么是随机森林.mp4 01:38

*   22 模型训练-随机森林的原理.mp4 01:50

*   23 模型训练-随机森林特征选择.mp4 03:00

*   24 模型训练-随机森林回归小练习.mp4 03:45

*   25 模型训练-回归评价指标.mp4 06:35

*   26 模型训练-价格预估-训练集和测试集切分.mp4 02:17

*   27 模型训练-价格预估-逻辑回归和随机森林训练.mp4 03:09

*   28 模型训练-价格预估-xgboost模型训练.mp4 02:09

*   29 模型存储-使用joblib完成模型存储.mp4 02:22

*   30 模型在线Web服务.mp4 04:21