python机器学习-乳腺癌细胞挖掘

针对乳腺癌数据集，讲述如何运用python的sklearn快速建立机器学习十大经典算法模型

*   01 python机器学习-乳腺癌细胞挖掘概述/

  *   01 课程概述（必看）.mp4 06:47

  *   02 python机器学习生物信息学概述（必看）.mp4 10:10

*   02 癌症常识/

  *   01 乳腺癌-越来越年轻化癌症.mp4 25:54

  *   02 警钟长鸣！癌症就在你身边.mp4 11:05

  *   03 癌症科普介绍.mp4 23:05

  *   04 病毒细菌诱发的癌症.mp4 20:43

  *   05 祸从口入-致癌食物大揭秘.mp4 08:37

  *   06 Python机器学习挖掘癌细胞概述.mp4 13:11

*   03 python编程环境搭建/

  *   01 Anaconda快速入门指南.mp4 07:17

  *   02 Anaconda下载安装.mp4 07:02

  *   03 Canopy下载和安装.mp4 03:47

  *   04 Anaconda Navigator导航器.mp4 05:38

  *   05 Anaconda安装不同版本python.mp4 03:52

*   04 python安装包/

  *   01 python第三方包安装(pip和conda install.mp4 02:48

  *   02 Python非官方扩展包下载地址.mp4 02:21

  *   03 pip install --user --upgrade p.mp4 03:19

  *   04 pip install失败报错五种解决方案.mp4 05:09

  *   05 pip查看包信息list_show_help_freeze.mp4 14:22

  *   06 Anaconda下载镜像更换-下载超音速（选修）.mp4 10:30

  *   07 如何创建python虚拟编程环境-避免项目包版本冲突（选修）.mp4 09:08

*   05 Jupiter Notebook概述/

  *   01 jupyter1_为什么使用jupyter notebook.mp4 04:30

  *   02 jupyter2_jupyter基本文本编辑操作.mp4 05:30

  *   03 如何用jupyter notebook打开指定文件夹内容？.mp4 02:56

  *   04 jupyter4_jupyter转换PPT实操.mp4 03:31

  *   05 jupyter notebook不显示图片解决方案.mp4 01:26

  *   06 jupyter notebook创建标题和文字描述.mp4 01:39

  *   07 jupyter notebook如何上传图片和下载脚本.mp4 02:44

*   06 python基础知识/

  *   01 为什么学习编程？大多数学校不会告诉你的秘密.mp4 16:01

  *   02 python官网.mp4 01:58

  *   03 Python文件基本操作.mp4 05:23

  *   04 变量_表达式_运算符_值.mp4 03:40

  *   05 字符串string.mp4 02:28

  *   06 程序基本构架（条件，循环）.mp4 09:10

  *   07 数据类型_函数_面向对象编程.mp4 06:10

  *   08 python2和3的区别.mp4 04:39

  *   09 编程技巧和学习方法.mp4 05:54

*   07 python oop面向对象编程（选修）/

  *   01 python面向对象编程1_类和实例.mp4 03:32

  *   02 python面向对象2_实例属性可以与众不同.mp4 03:06

  *   03 python面向对象3_self代表实例本身.mp4 02:39

  *   04 python面向对象编程4_init()初始化方法.mp4 04:55

  *   05 python面向对象5_属性和方法区别.mp4 03:50

  *   06 python面向对象6_函数和方法区别.mp4 02:33

  *   07 python面向对象7_类变量.mp4 02:53

  *   08 python面向对象8_父类和子类.mp4 06:41

  *   09 python面向对象9_私有变量.mp4 02:50

  *   10 python面向对象10运算符重载.mp4 04:10

*   08 sklearn机器学习基础知识/

  *   01 机器学习数据库介绍.mp4 02:19

  *   02 机器学习书籍推荐.mp4 02:59

  *   03 Python数据科学常用的包.mp4 13:14

  *   04 如何选择算法.mp4 03:57

  *   05 sklearn算法速查表.mp4 02:29

  *   06 sklearn建模基础代码.mp4 18:19

  *   07 python数据科学入门介绍（选修）.mp4 55:15

*   09 获取乳腺癌临床数据/

  *   01 数据获取-乳腺癌细胞临床数据（此课下载所有脚本和数据）.mp4 07:06

*   10 变量筛选和描述性统计/

  *   01 变量筛选1-模型法.mp4 11:50

  *   02 变量筛选2-比例法percentile.mp4 07:04

  *   03 变量筛选3-方差法.mp4 06:36

  *   04 变量筛选4-KBest.mp4 01:59

*   11 模型开发基础知识python脚本讲解/

  *   01 数据读取read_excel和read_csv.mp4 04:19

  *   02 数据划分train_test_split.mp4 09:41

  *   03 模型构建和训练fit（）.mp4 06:38

  *   04 模型预测predict和predict_proba区别.mp4 03:00

  *   05 模型验证的python脚本讲解.mp4 13:04

  *   06 pickle保存模型包.mp4 05:59

*   12 十大经典机器学习算法-建立乳腺癌细胞分类器/

  *   01 逻辑回归logistic regression.mp4 27:17

  *   02 支持向量SVM.mp4 13:48

  *   03 KNN最近邻算法.mp4 13:38

  *   04 决策树-decision tree.mp4 25:28

  *   05 随机森林-random forest.mp4 14:02

  *   06 神经网络neural network.mp4 17:07

  *   07 xgboost-kaggle竞赛经常获奖算法.mp4 12:27

  *   08 lightgbm基础讲解.mp4 22:41

  *   09 lightGBM脚本实现.mp4 03:51

  *   10 catboost基础讲解.mp4 16:58

  *   11 catboost脚本实现.mp4 07:08

  *   12 常见算法优劣对比.mp4 10:52

  *   13 bagging VS boosting.mp4 05:51

*   13 数据预处理/

  *   01 pandasl数据处理基础知识.mp4 15:50

  *   02 哑变量处理-hotcode热编码.mp4 06:14

  *   03 imputer-缺失数据处理.mp4 04:49

  *   04 scale-数据标准化处理.mp4 12:13

*   14 变量（特征）重要性/

  *   01 逻辑回归和集成树算法变量（特征）重要性概述.mp4 04:31

  *   02 随机逻辑回归randomized logistic regr.mp4 02:27

  *   03 xgboost特征重要性.mp4 05:46

  *   04 catboost特征重要性.mp4 05:02

  *   05 lightgbm特征重要性.mp4 03:04

*   15 模型降维１＿主成分分析PCA/

  *   01 边际效应基本概念.mp4 03:24

  *   02 模型维度与边际效应,变量越多越好吗？.mp4 10:40

  *   03 kaggle模型一定最好吗？降维在企业建模实际意义.mp4 09:57

  *   04 降维方法好不好，测试为准.mp4 05:01

  *   05 python主成分分析关键代码解读.mp4 07:41

  *   06 python主成分分析实战乳腺癌数据集.mp4 18:30

  *   07 PCA主成分降维在人脸识别应用-附代码（选修）.mp4 21:05

*   16 降维２＿因子分析factor analysis/

  *   01 因子分析基本思想和使用限制条件.mp4 11:14

  *   02 python sklearn因子分析实战乳腺癌数据集.mp4 06:39

  *   03 python因子分析第三方包训练模型，结果让人吃惊.mp4 08:59

  *   04 因子分析-KMO和巴特利球形度检验.mp4 07:13

  *   05 因子分析-python绘制碎石图.mp4 10:47

  *   06 因子分析-累计方差贡献率.mp4 07:22

  *   07 因子分析旋转方法rotation.mp4 08:33

  *   08 spss因子分析-解释癌细胞特征.mp4 33:24

*   17 模型调参/

  *   01 遍历调参法.mp4 05:15

  *   02 单个参数网格调参.mp4 06:10

  *   03 gridsearch cv网格调参.mp4 04:25

  *   04 随机网格调参_random size search cv.mp4 02:29

*   18 模型验证/

  *   01 模型验证必要性-市场80%模型存在问题.mp4 12:15

  *   02 交叉验证cross validation.mp4 03:45

  *   03 混淆矩阵.mp4 14:16

  *   04 ROC曲线.mp4 11:57

  *   05 PSI（population stability index.mp4 10:20

  *   06 基尼系数GINI index-模型区分能力指标.mp4 15:52

  *   07 KS（kolmogorov-smirnoff）-模型区分能力.mp4 06:51

*   19 SHAP（SHapley Additive exPlanat/

  *   01 我们的疑惑，不同算法变量重要性不一致？.mp4 04:24

  *   02 SHAP-机器学习可解释性算法介绍_优点及缺点.mp4 17:33

  *   03 乳腺癌细胞shap变量解释性分析.mp4 30:36

*   20 非平衡样本数据imbalanced data/

  *   01 非平衡数据是什么？对模型有什么坏处？.mp4 06:08

  *   02 解决非平衡数据方法（欠采样，过采样，SMOTE）.mp4 10:30

  *   03 SMOTE非平衡数据python脚本演示.mp4 15:40

*   21 stacking融合模型-kaggle夺冠大杀器/

  *   01 stacking融合模型原理介绍.mp4 08:53

  *   02 stacking融合模型accuracy有显著提升.mp4 11:16

  *   03 stacking融合模型的AUC是否有提升？.mp4 05:29

  *   04 stacking融合模型f1分数显著提升.mp4 05:14

  *   05 stacking融合模型绘制决策域decision regi.mp4 13:13

  *   06 使用概率值作为元-特征训练-模型性能得到第五次提升.mp4 07:09

  *   07 stacking融合模型和gridsearch网格调参.mp4 09:53

  *   08 stacking融合模型和机器学习管道pipeline综合应.mp4 11:41

*   22 Rdkit化学分子溶解度模型/

  *   01 RDKIT概述-开源化学信息工具包.mp4 10:44

  *   02 Rdkit如何构建化学分子的溶解度预测模型.mp4 06:12

  *   03 conda-forge安装rdkit.mp4 03:28

  *   04 读取dat格式的化学分子式数据.mp4 06:11

  *   05 smiles字符串形式转换为MOL分子式.mp4 09:20

  *   06 MOL分子结构转换为指纹数字形式.mp4 07:43

  *   07 随机森林和高斯算法建模.mp4 17:40

  *   08 rdkit本章节脚本和数据下载

*   23 机器学习多分类模型解决方案-multiClass/

  *   01 红酒多分类模型项目实战.mp4 17:33

  *   02 多分类模型AUC计算和ROC可视化（选修）.mp4 14:38

*   24 医药信息检索工具/

  *   01 FDA美国食药监局.mp4 04:18

  *   02 TED-分享前言科技的平台.mp4 06:05

  *   03 WHO世界卫生组织.mp4 02:32

  *   04 YouTube-基于机器学习算法的视频检索.mp4 02:29

  *   05 维基百科-开源检索工具2.mp4 02:15

  *   06 医学美图.mp4 04:04

  *   07 英语是获取专业信息钥匙.mp4 04:30