学习机器学习实战经验

*   01 Python实战关联规则/

  *   01 关联规则概述.mp4 06:57

  *   02 支持度与置信度.mp4 08:58

  *   03 提升度的作用.mp4 08:44

  *   04 Python实战关联规则.mp4 09:04

  *   05 数据集制作.mp4 07:51

  *   06 电影数据集题材关联分析.mp4 07:53

*   02 快手短视频用户活跃度分析/

  *   01 任务目标与数据分析.mp4 09:37

  *   02 整体模型架构.mp4 06:13

  *   03 构建用户特征序列.mp4 10:14

  *   04 序列特征提取方法.mp4 08:56

  *   05 生成特征汇总表.mp4 07:58

  *   06 标签制作.mp4 05:12

  *   07 网络训练模块.mp4 09:57

  *   08 得出最终模型结果.mp4 08:18

*   03 工业化工生产预测/

  *   01 数据任务概述.mp4 04:23

  *   02 数据异常检查.mp4 09:16

  *   03 时间特征提取.mp4 11:45

  *   04 各道工序特征构建.mp4 09:41

  *   05 准备训练数据.mp4 08:20

  *   06 训练xgboost模型.mp4 09:01

*   04 智慧城市-道路通行时间预测/

  *   01 数据与任务目标分析.mp4 08:28

  *   02 数据清洗与标签转换.mp4 07:09

  *   03 道路通行时间序列数据生成.mp4 08:01

  *   04 序列缺失补全方法.mp4 08:18

  *   05 基于回归与插值完成序列特征.mp4 09:41

  *   06 基于回归与插值进行序列补全.mp4 06:53

  *   07 特征汇总.mp4 08:14

  *   08 建立回归模型进行预测.mp4 10:00

*   05 医学糖尿病数据命名实体识别/

  *   01 数据与任务介绍.mp4 07:03

  *   02 整体模型架构.mp4 04:48

  *   03 数据-标签-语料库处理.mp4 10:15

  *   04 输入样本填充补齐.mp4 09:24

  *   05 训练网络模型.mp4 10:00

  *   06 医疗数据集（糖尿病）实体识别.mp4 09:57

*   06 贷款平台风控模型-特征工程/

  *   01 竞赛任务目标.mp4 05:36

  *   02 图模型信息提取.mp4 08:58

  *   03 节点权重特征提取(PageRank).mp4 10:22

  *   04 deepwalk构建图顶点特征.mp4 10:33

  *   05 各项统计特征.mp4 06:43

  *   06 app安装特征.mp4 06:28

  *   07 图中联系人特征.mp4 06:54

*   07 新闻关键词抽取模型/

  *   01 任务目标与数据集介绍.mp4 05:37

  *   02 数据清洗与预处理.mp4 09:32

  *   03 基本特征抽取.mp4 06:32

  *   04 文章与词向量分析.mp4 08:47

  *   05 权重划分.mp4 08:57

  *   06 候选词统计特征.mp4 09:06

  *   07 textrank特征提取.mp4 06:17

  *   08 候选词相似度特征.mp4 05:19

  *   09 特征工程汇总.mp4 13:06

*   08 商品销售额回归分析/

  *   01 数据任务分析.mp4 10:04

  *   02 特征工程制作.mp4 12:24

  *   03 统计指标生成.mp4 11:32

  *   04 特征信息提取.mp4 14:01

  *   05 标签变换.mp4 08:21

  *   06 输入数据制作.mp4 08:33

  *   07 Xgboost训练模型.mp4 10:14

  *   08 生成输出结果.mp4 11:43

*   09 机器学习-模型解释方法实战/

  *   01 模型解释方法与实践.mp4 11:16

  *   02 部分依赖图解释.mp4 06:05

  *   03 双变量分析.mp4 05:54

  *   04 ShapValues指标分析.mp4 10:23

  *   05 疾病引起原因分析实战.mp4 09:38

*   10 自然语言处理必备工具包实战/

  *   01 Python字符串处理.mp4 11:50

  *   02 正则表达式基本语法.mp4 09:06

  *   03 正则常用符号.mp4 09:02

  *   04 常用函数介绍.mp4 09:51

  *   05 NLTK工具包简介.mp4 07:54

  *   06 停用词过滤.mp4 07:11

  *   07 词性标注.mp4 08:21

  *   08 数据清洗实例.mp4 10:17

  *   09 Spacy工具包.mp4 09:55

  *   10 名字实体匹配.mp4 06:56

  *   11 恐怖袭击分析.mp4 11:07

  *   12 统计分析结果.mp4 07:57

  *   13 结巴分词器.mp4 08:42

  *   14 词云展示.mp4 08:37

*   11 NLP核心模型-word2vec/

  *   01 词向量模型通俗解释.mp4 08:14

  *   02 模型整体框架.mp4 10:09

  *   03 训练数据构建.mp4 05:10

  *   04 CBOW与Skip-gram模型.mp4 08:20

  *   05 负采样方案.mp4 07:40

*   12 图像特征聚类分析实践/

  *   01 数据与任务流程分析.mp4 08:06

  *   02 图片数据导入.mp4 09:22

  *   03 图像特征编码.mp4 09:15

  *   04 数组保存与读取.mp4 04:55

  *   05 得出聚类结果.mp4 10:34

  *   06 聚类效果可视化展示.mp4 16:45

*   13 银行客户还款可能性预测/

  *   01 数据任务介绍及缺失值处理.mp4 12:09

  *   02 EDA数据探索分析.mp4 10:52

  *   03 特征展示分析.mp4 10:51

  *   04 KDEPLOT展示.mp4 09:22

  *   05 部分特征分析与可视化.mp4 10:12

  *   06 数据检查与特征工程.mp4 12:31

  *   07 多项式特征.mp4 09:24

  *   08 自定义特征.mp4 05:49

  *   09 逻辑回归模型.mp4 09:54

  *   10 结果评估.mp4 13:02

  *   11 算法对比选择.mp4 07:30

  *   12 必杀神奇：lightgbm.mp4 10:07