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网易云课堂-菜菜的机器学习sklearn课堂视频课程

要学习这门课，你需要什么？

 

熟悉至少一门编程语言，最好是Python.了解机器学习的基本概念。对自己的承诺与能够付出的时间。

 

1.莱莱老师，真人出镜

 

一台电脑，一杯咖啡，带给你和老师面对面式的学习体验。

 

2.通俗讲解，快速入门

 

对机器学习经典算法进行原理和应用讲解，并结合python和sklearn库进行算法实现。

 

3.Python主导，突用高效

 

使用数据科学领域目前最主流语言Python及其建模库sklearn库作为课程核心工具。

 

4.案例为师，突战护航

 

基于真实数据集和项目案例，结合Python工具于机器学习算法完成整个案例实战。

01章 决策树与泰坦尼克号生存预测 [2.5G]

1.引言，sklearn入门.mp4 [95.7M]

2.决策树：概述.mp4 [125.8M]

3.1分类树：参数criterion.mp4 [114.7M]

3.2分类树：实现一棵树，随机性参数.mp4 [350.6M]

3.3 分类树：剪枝参数调优(1).mp4 [185.4M]

3.4 分类树：剪枝参数调优(2).mp4 [116M]

3.5 分类树：重要属性和接口.mp4 [199.6M]

4.1 回归树：参数，属性和接口.mp4 [99.3M]

4.2 回归树：交叉验证 (1).mp4 [74.1M]

4.3 回归树：交叉验证(2).mp4 [30.1M]

4.4 回归树案例：用回归树拟合正弦曲线.mp4 [342.6M]

5.1 案例：泰坦尼克号生存者预测 (1).mp4 [521.5M]

5.2 案例：泰坦尼克号生存者预测 (2).mp4 [112.1M]

5.3 案例：泰坦尼克号生存者预测 (3).mp4 [199.9M]

5.4 案例：泰坦尼克号生存者预测 (4).mp4 [36.3M]

02章 随机森林与医疗数据集调参 [3.1G]

1 集成算法概述.mp4 [162M]

2.1 随机森林分类器.mp4 [634M]

2.2 参数boostrap & oob_score + 重要属性和接口.mp4 [465.7M]

2.3 [选学] 袋装法的另一个必要条件.mp4 [85.3M]

3.1 随机森林回归器.mp4 [133.4M]

3.2 案例：用随机森林填补缺失值 (1).mp4 [307.5M]

3.3 案例：用随机森林填补缺失值 (2).mp4 [223.6M]

3.4 案例：用随机森林填补缺失值 (3).mp4 [287.1M]

3.5 案例：用随机森林填补缺失值 (4).mp4 [77M]

4. 机器学习中调参的基本思想.mp4 [220.1M]

5.1. 案例：随机森林在乳腺癌数据上的调参 (1).mp4 [242.5M]

5.2 案例：随机森林在乳腺癌数据上的调参 (2).mp4 [306.9M]

03章 数据预处理与特征工程 [3.2G]

0 概述 + 12期课纲.mp4 [269.6M]

1.1 数据预处理1：数据归一化.mp4 [193.1M]

1.2 数据预处理2：数据标准化.mp4 [158.2M]

1.3 数据预处理3：缺失值 (1).mp4 [93.9M]

1.4 数据预处理4：缺失值 (2).mp4 [166.7M]

1.5 数据预处理5：处理分类型数据.mp4 [391.4M]

1.6 数据预处理6：处理连续型数据.mp4 [195.4M]

2.1 特征选择1：过滤法-方差过滤 (1).mp4 [180.4M]

2.2 特征选择2：过滤法-方差过滤 (2).mp4 [406.6M]

2.3 特征选择3：过滤法-卡方过滤.mp4 [256M]

2.4 特征选择4：过滤法-F检验和互信息法 (1).mp4 [169.5M]

2.5 特征选择5：过滤法-互信息法(2) + 总结.mp4 [60.4M]

2.6 特征选择6：嵌入法 (1).mp4 [113M]

2.7 特征选择7：嵌入法 (2).mp4 [259.7M]

2.8 特征选择8：包装法 + 总结.mp4 [317.5M]

04章 降维算法PCA与手写数字识别 [3.3G]

1 降维算法概述.mp4 [243.6M]

2.1 降维究竟怎样实现?.mp4 [390M]

2.2 参数 + 案例：高维数据的可视化 (1).mp4 [594.9M]

2.2 参数 + 案例：高维数据的可视化 (2).mp4 [52.2M]

2.3 PCA中的SVD，重要参数svd_solver.mp4 [441M]

2.3 参数 + 案例：人脸识别中的components_应用.mp4.mp4 [691M]

2.4 重要接口 + 案例1：用人脸识别看PCA降维后的信息保存量.mp4 [284.9M]

2.4 重要接口 + 案例2：用PCA实现手写数字的噪音过滤.mp4 [187.7M]

2.5 原理，流程，重要属性接口和参数的总结.mp4 [63.7M]

3.1 案例：PCA实现784个特征的手写数字的降维 (1.mp4 [295.2M]

3.2 案例：PCA实现784个特征的手写数字的降维 (2).mp4 [102.7M]

05章 逻辑回归和信用评分卡 [4G]

0 前言.mp4 [46.2M]

1.1 逻辑回归概述：名为“回归”的分类器.mp4 [169.7M]

1.2 为什么需要逻辑回归.mp4 [132.9M]

1.3 sklearn当中的逻辑回归.mp4 [40.7M]

2.1.1 二元逻辑回归的损失函数.mp4 [123.4M]

2.2.1 正则化：重要参数penalty & C.mp4 [284.9M]

2.2.2 逻辑回归的特征工程 (1).mp4 [152.4M]

2.2.2 逻辑回归的特征工程 (2).mp4 [52M]

2.2.2 逻辑回归的特征工程 (3).mp4 [203M]

2.2.2 逻辑回归的特征工程 (4).mp4 [50.3M]

2.3.1 重要参数max_iter – 梯度下降求解逻辑回归的过程.mp4 [82M]

2.3.2 梯度的概念与解惑.mp4 [129.2M]

2.3.3 步长的概念与解惑.mp4 [202.6M]

2.4 二元回归与多元回归：重要参数solver & multi_class.mp4 [132.9M]

2.5 样本不均衡与参数class_weight.mp4 [99.2M]

3.1 案例：评分卡与完整的模型开发流程.mp4 [46.9M]

3.2.1~2 案例：评分卡 – 数据预处理(1) – 重复值与缺失值.mp4 [406.3M]

3.2.3 案例：评分卡 – 数据预处理 (2) – 异常值.mp4 [243.2M]

3.2.4 案例：评分卡 – 数据预处理 (3) – 标准化.mp4 [38.4M]

3.2.5 案例：评分卡 – 数据预处理 (4) – 样本不均衡问题.mp4 [75.7M]

3.2.6 案例：评分卡 – 数据预处理 (5) – 保存训练集和测试集数据.mp4 [52.7M]

3.3 案例：评分卡 – 分箱 (1) – 概述与概念.mp4 [131.7M]

3.3.1 案例：评分卡 – 分箱 (2) – 等频分箱 (1).mp4 [72.7M]

3.3.1 案例：评分卡 – 分箱 (3) – 等频分箱 (2).mp4 [92.1M]

3.3.2 案例：评分卡 – 分箱 (4) – 选学说明.mp4 [37.9M]

3.3.3 案例：评分卡 – 分箱 (5) – 计算WOE与IV.mp4 [99.3M]

3.3.4 案例：评分卡 – 分箱 (6) – 卡方检验、箱体合并、IV值等.mp4 [220.7M]

3.3.5 案例：评分卡 – 分箱 (7) – 包装分箱函数.mp4 [54.6M]

3.3.6 案例：评分卡 – 分箱 (8) – 包装判断分箱个数的函数.mp4 [64M]

3.3.7 案例：评分卡 – 分箱 (9) – 对所有特征进行分箱.mp4 [82.5M]

3.4 案例：评分卡 – 映射数据 (1).mp4 [92.8M]

3.4 案例：评分卡 – 映射数据 (2).mp4 [83.8M]

3.5 案例：评分卡 – 建模与模型验证.mp4 [105.6M]

3.6 案例：评分卡 – 评分卡的输出和建立.mp4 [164.7M]

06章 聚类算法与量化案例 [2.7G]

0 概述.mp4 [15.1M]

1.1 无监督学习概述，聚类vs分类.mp4 [105.9M]

1.2 sklearn当中的聚类算法.mp4 [52.5M]

2.1 Kmeans是如何工作的?.mp4 [144.5M]

2.2 & 2.3 簇内平方和，时间复杂度.mp4 [311M]

3.1.1 KMeans – 重要参数n_clusters.mp4 [279.6M]

3.1.2 聚类算法的模型评估指标 (1).mp4 [225.2M]

3.1.2 聚类算法的模型评估指标 (2) – 轮廓系数.mp4 [66.8M]

3.1.2 聚类算法的模型评估指标 (3) – CHI.mp4 [109.5M]

3.1.3 案例：轮廓系数找最佳n_clusters (1).mp4 [131.8M]

3.1.3 案例：轮廓系数找最佳n_clusters (2).mp4 [152.9M]

3.1.3 案例：轮廓系数找最佳n_clusters (3).mp4 [338M]

3.2 重要参数init & random_state & n_init：初始质心怎么决定?.mp4 [109.2M]

3.3 重要参数max_iter & tol：如何让聚类停下来?.mp4 [68.5M]

3.5 重要属性与接口 & 函数k_means.mp4 [99.5M]

4 案例：Kmeans做矢量量化 (1)：案例背景.mp4 [68.3M]

4 案例：Kmeans做矢量量化 (2).mp4 [193.7M]

4 案例：Kmeans做矢量量化 (3).mp4 [72.7M]

4 案例：Kmeans做矢量量化 (4).mp4 [187.9M]

07章 支持向量机与医疗数据集调参 [3.2G]

0 本周要学习什么.mp4 [18.8M]

1.1 支持向量机概述：最强大的机器学习算法.mp4 [98.8M]

1.2 支持向量机是如何工作的 & sklearn中的SVM.mp4 [159.8M]

2.1.1 线性SVC的损失函数 (1).mp4 [171.5M]

2.1.1 线性SVC的损失函数 (2).mp4 [91.8M]

2.1.2 函数间隔与几何间隔.mp4 [59.5M]

2.1.3.1 损失函数的拉格朗日乘数形态.mp4 [176.1M]

2.1.3.2 拉格朗日对偶函数 (1).mp4 [145.1M]

2.1.3.2 拉格朗日对偶函数 (2).mp4 [97.6M]

2.1.3.3 求解拉格朗日对偶函数极其后续过程.mp4 [69M]

2.1.4 SVM求解可视化 (1)：理解等高线函数contour.mp4 [197.8M]

2.1.4 SVM求解可视化 (2)：理解网格制作函数meshgrid与vstack.mp4 [124.8M]

2.1.4 SVM求解可视化 (3)：建模，绘制图像并包装函数.mp4 [139.5M]

2.1.4 SVM求解可视化 (4)：探索建立好的模型.mp4 [25.2M]

2.1.4 SVM求解可视化(5)：非线性数据集上的推广与3D可视化.mp4 [81.9M]

2.1.4 SVM求解可视化(6)：Jupyter Notebook中的3D交互功能.mp4 [31.3M]

2.2.1 & 2.2.2 非线性SVM与核函数：重要参数kernel.mp4 [192M]

2.2.3 案例：如何选取最佳核函数 (1).mp4 [261.1M]

2.2.3 案例：如何选取最佳核函数 (2).mp4 [202.6M]

2.2.4 案例：在乳腺癌数据集上探索核函数的性质.mp4 [360.8M]

2.2.5 案例：在乳腺癌数据集上对核函数进行调参 (1).mp4 [78.6M]

2.2.5 案例：在乳腺癌数据集上对核函数进行调参 (2).mp4 [184.7M]

2.3.1 SVM在软间隔数据上的推广.mp4 [220.2M]

2.3.2 重要参数C & 总结.mp4 [126.2M]

08章 支持向量机与Kaggle案例：澳大利亚天气数据集 [4.1G]

0 目录：本周将学习什么内容.mp4 [28.8M]

1.1 简单复习支持向量机的基本原理.mp4 [80.3M]

1.2 参数C的深入理解：多个支持向量存在的理由.mp4 [125.4M]

1.3 二分类SVC中的样本不均衡问题.mp4 [100.6M]

1.3 如何使用参数class_weight (1).mp4 [54.2M]

1.3 如何使用参数class_weight (2).mp4 [136.7M]

2 SVC的模型评估指标.mp4 [58.2M]

2.1 混淆矩阵与准确率.mp4 [81.9M]

2.1 样本不平衡的艺术(1)：精确度Precision.mp4 [87.2M]

2.1 样本不平衡的艺术(2)：召回率Recall与F1 measure.mp4 [98.7M]

2.1.3 对多数类样本的关怀：特异度Specificity和假正率.mp4 [72.4M]

2.1.4 sklearn中的混淆矩阵.mp4 [19M]

2.2 ROC曲线：Recall与假正率FPR的平衡.mp4 [33.9M]

2.2.1 概率与阈值.mp4 [186.9M]

2.2.2 SVM做概率预测.mp4 [97.3M]

2.2.3 绘制ROC曲线 (1).mp4 [55.1M]

2.2.3 绘制ROC曲线 (2).mp4 [67.3M]

2.2.3 绘制ROC曲线 (3).mp4 [57.4M]

2.2.4 sklearn中的ROC曲线和AUC面积.mp4 [157M]

2.2.5 利用ROC曲线求解最佳阈值.mp4 [75.6M]

3 选学说明：使用SVC时的其他考虑.mp4 [35.1M]

4 案例：预测明天是否会下雨 – 案例背景.mp4 [48.5M]

4.1 案例：导库导数据，探索特征.mp4 [214.6M]

4.2 案例：分集，优先处理标签.mp4 [121.6M]

4.3.1 案例：描述性统计，处理异常值.mp4 [165.5M]

4.3.2 案例：现实数据上的数据预处理 – 处理时间.mp4 [446.7M]

4.3.3 案例：现实数据上的数据预处理 – 处理地点 (1).mp4 [41.2M]

4.3.3 案例：现实数据上的数据预处理 – 处理地点 (2).mp4 [138.9M]

4.3.3 案例：现实数据上的数据预处理 – 处理地点 (3).mp4 [170M]

4.3.3 案例：现实数据上的数据预处理 – 处理地点 (4).mp4 [137.1M]

4.3.4 案例：现实数据上的数据预处理 – 填补分类型变量的缺失值.mp4 [187.2M]

4.3.5 案例：现实数据上的数据预处理 – 编码分类型变量.mp4 [62.3M]

4.3.6 & 4.3.7 案例：现实数据集上的数据预处理：连续型变量.mp4 [102.9M]

4.4 案例：建模与模型评估 (1).mp4 [61.4M]

4.4 案例：建模与模型评估 (2).mp4 [58.4M]

4.5.1 案例：模型调参：追求最高的recall.mp4 [69.8M]

4.5.2 案例：模型调参：追求最高的精确度 (1).mp4 [164.6M]

4.5.2 案例：模型调参：追求最高的精确度 (2).mp4 [72.1M]

4.5.3 案例：模型调参：追求精确度与recall的平衡.mp4 [204.9M]

4.6 SVM总结与结语.mp4 [31.3M]

09章 回归大家族：线性，岭回归，Lasso，多项式 [5.1G]

0 本周要学习什么.mp4.mp4 [26.9M]

1 概述，sklearn中的线性回归大家族.mp4 [79.4M]

2.1 多元线性回归的基本原理和损失函数.mp4 [110.5M]

2.2 用最小二乘法求解多元线性回归的过程.mp4 [172.5M]

2.3 多元线性回归的参数，属性及建模代码.mp4 [239.5M]

3.1 回归类模型的评估指标：是否预测准确?.mp4 [156M]

3.2 回归类模型的评估指标：是否拟合了足够的信息?.mp4 [289.8M]

4.1 多重共线性：含义，数学，以及解决方案.mp4 [367.7M]

4.2.1 岭回归处理多重共线性.mp4 [126.9M]

4.2.2 sklearn中的岭回归：linear_model.Ridge.mp4 [407.6M]

4.2.3 为岭回归选择最佳正则化参数.mp4 [401.5M]

4.3.1 Lasso处理多重共线性.mp4 [154.7M]

4.3.2 Lasso的核心作用：特征选择.mp4 [262.2M]

4.3.3 Lasso选择最佳正则化参数.mp4 [429.5M]

5.1.1 & 5.1.2 线性数据与非线性数据.mp4 [92.6M]

5.1.3 线性vs非线性模型 (1)：线性模型在非线性数据集上的表现.mp4 [144M]

5.1.3 线性vs非线性模型 (2)：拟合，效果与特点.mp4 [216M]

5.2 离散化：帮助线性回归解决非线性问题.mp4 [520.2M]

5.3.1 多项式对数据做了什么?.mp4 [410.5M]

5.3.2 多项式回归提升模型表现.mp4 [176.9M]

5.3.3 多项式回归的可解释性.mp4 [257.5M]

5.3.4 多项式回归：线性还是非线性模型? + 本周结语.mp4 [142.3M]

10章 朴素贝叶斯 [3.5G]

0 本周要讲解的内容.mp4 [19.1M]

1.1 为什么需要朴素贝叶斯.mp4 [70M]

1.2 概率论基础 – 贝叶斯理论等式.mp4 [54.9M]

1.2.1 瓢虫冬眠：理解条件概率 (1).mp4 [67.3M]

1.2.1 瓢虫冬眠：理解条件概率 (2).mp4 [90.6M]

1.2.1 瓢虫冬眠：理解条件概率 (3).mp4 [65M]

1.2.2 贝叶斯的性质与最大后验估计.mp4 [67.9M]

1.2.3 汉堡称重：连续型变量的概率估计 (1).mp4 [42.1M]

1.2.3 汉堡称重：连续型变量的概率估计 (2).mp4 [96.6M]

1.3 sklearn中的朴素贝叶斯.mp4 [37.1M]

2.1.1 认识高斯朴素贝叶斯.mp4 [233.2M]

2.1.2 高斯朴素贝叶斯擅长的数据集.mp4 [47.2M]

2.1.3 探索贝叶斯 – 拟合中的特性与运行速度 (1).mp4 [24.4M]

2.1.3 探索贝叶斯 – 拟合中的特性与运行速度 (2) – 代码讲解 (1).mp4 [222.3M]

2.1.3 探索贝叶斯 – 拟合中的特性与运行速度 (3) – 代码讲解 (2).mp4 [42.5M]

2.1.3 探索贝叶斯 – 拟合中的特性与运行速度 (4) – 分析与结论.mp4 [91.9M]

2.2.1 概率类模型的评估指标 (1) – 布里尔分数.mp4 [122.2M]

2.2.1 概率类模型的评估指标 (2) – 布里尔分数可视化.mp4 [51M]

2.2.2 概率类模型的评估指标 (3) – 对数损失Logloss.mp4 [137.5M]

2.2.3 概率类模型的评估指标 (4) – 可靠性曲线 (1).mp4 [78.5M]

2.2.3 概率类模型的评估指标 (5) – 可靠性曲线 (2).mp4 [358.4M]

2.2.4 概率类模型的评估指标 (6) – 概率分布直方图.mp4 [95.6M]

2.2.5 概率类模型的评估指标 (7) – 概率校准 (1).mp4 [218.1M]

2.2.5 概率类模型的评估指标 (8) – 概率校准 (2).mp4 [44.3M]

2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (1) – 认识多项式朴素贝叶斯.mp4 [50.3M]

2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (2) – 数学原理.mp4 [76.6M]

2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (3) – sklearn中的类与参数.mp4 [42.9M]

2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (4) – 来构造一个分类器吧.mp4 [99.3M]

2.3.2 伯努利朴素贝叶斯 (1) – 认识伯努利朴素贝叶斯.mp4 [31.4M]

2.3.2 伯努利朴素贝叶斯 (2) – sklearn中的类与参数.mp4 [29.5M]

2.3.2 伯努利朴素贝叶斯 (3) – 构造一个分类器.mp4 [28.4M]

2.3.3 探索贝叶斯 – 朴素贝叶斯的样本不均衡问题.mp4 [166.1M]

2.3.4 补集朴素贝叶斯 – 补集朴素贝叶斯的原理 (1).mp4 [55.7M]

2.3.4 补集朴素贝叶斯 – 补集朴素贝叶斯的原理 (2).mp4 [57.9M]

2.3.4 补集朴素贝叶斯 – 处理样本不均衡问题.mp4 [50.5M]

3.1.1 案例：贝叶斯做文本分类 (1) – 单词计数向量技术.mp4 [75.3M]

3.1.1 案例：贝叶斯做文本分类 (2) – 单词计数向量的问题.mp4 [56.8M]

3.1.2 案例：贝叶斯做文本分类 (3) – TF-IDF技术.mp4 [86.5M]

3.2 案例：贝叶斯做文本分类 (4) – 探索和提取文本数据.mp4 [181.4M]

3.3 案例：贝叶斯做文本分类 (5) – 使用TF-IDF编码文本数据.mp4 [29.2M]

3.4 案例：贝叶斯做文本分类 (6) – 算法应用与概率校准.mp4 [123.9M]

11章 XGBoost [4.2G]

0 本周要学习什么.mp4 [53.6M]

1 XGBoost前瞻：安装xgboost，xgboost库与skleanAPI.mp4 [200.3M]

2.1 梯度提升树(1)：集成算法回顾，重要参数n_estimators.mp4 [132.4M]

2.1 梯度提升树(2)：参数n_estimators下的建模.mp4 [188.2M]

2.1 梯度提升树(3)：参数n_estimators的学习曲线.mp4 [171.2M]

2.1 梯度提升树(4)：基于方差-偏差困境改进的学习曲线.mp4 [177.1M]

2.2 梯度提升树(5)：控制有放回随机抽样，参数subsample.mp4 [223.9M]

2.3 梯度提升树(6)：迭代决策树：重要参数eta.mp4 [252M]

2.3 梯度提升树(7)：迭代决策树：重要参数eta.mp4 [46.7M]

3.1 XGBoost的智慧 (1)：选择弱评估器：重要参数booster.mp4 [51.5M]

3.2 XGBoost的智慧 (2)：XGBoost的目标函数，使用xgboost库建模.mp4 [430.4M]

3.3 XGBoost的智慧 (3)：求解XGBoost的目标函数 – 推导过程.mp4 [127.5M]

3.3 XGBoost的智慧 (4)：XGboost的目标函数 – 泰勒展开相关问题.mp4 [64.9M]

3.4 XGBoost的智慧 (5)：参数化决策树，正则化参数lambda与alpha.mp4 [184.1M]

3.5 XGBoost的智慧 (6)：建立目标函数与树结构的直接联系.mp4 [73M]

3.5 XGBoost的智慧 (7)：最优树结构，求解w和T.mp4 [264.4M]

3.6 XGBoost的智慧 (8)：贪婪算法求解最优树.mp4 [144M]

3.7 XGBoost的智慧 (9)：让树停止生长：参数gamma与工具xgb.cv.mp4 [434.7M]

4.1 XGBoost应用 (1)：减轻过拟合：XGBoost中的剪枝参数.mp4 [125.2M]

4.1 XGBoost应用 (2)：使用xgb.cv进行剪枝参数的调参.mp4 [417.2M]

4.2 XGBoost应用 (3)：使用pickle保存和调用训练好的XGB模型.mp4 [88.2M]

4.2 XGBoost应用 (4)：使用joblib保存和调用训练好的XGB模型.mp4 [77.4M]

4.3 XGBoost应用 (5)：XGB分类中的样本不平衡问题 – sklearnAPI.mp4 [99.7M]

4.3 XGBoost应用 (6)：XGB分类中的样本不平衡问题 – xgboost库.mp4 [162.3M]

4.4 XGBoost应用 (7)：XGB应用中的其他问题.mp4 [89.9M]

课件 [436.8M]

01 决策树课件数据源码 [7.5M]

.ipynb_checkpoints [213.9K]

决策树 案例部分源码-checkpoint.ipynb [35.4K]

决策树 原理部分源码-checkpoint.ipynb [178.5K]

决策树 案例部分源码.ipynb [35.4K]

决策树 原理部分源码.ipynb [178.5K]

决策树 full version.pdf [3.3M]

决策树原理更新.pdf [3.6M]

data.csv [59.8K]

Taitanic data.zip [32.5K]

test.csv [28K]

Tree.dot [1.6K]

Tree.pdf [28.3K]

Tree [2K]

02随机森林 [139.8M]

.ipynb_checkpoints [0B]

随机森林 full version.pdf [2.5M]

digit recognizor.zip [14.9M]

Record.ipynb [242K]

sample_submission.csv [235.3K]

test.csv [48.8M]

train.csv [73.2M]

03数据预处理和特征工程 [85M]

.ipynb_checkpoints [132.9K]

record-checkpoint.ipynb [132.9K]

数据预处理和特征工程 – 数据.zip [8.9M]

数据预处理与特征工程 full version.pdf [2.6M]

数据预处理与特征工程 full version.xml [19.1K]

digit recognizor.csv [73.2M]

Narrativedata.csv [18K]

record.ipynb [132.9K]

04主成分分析PCA与奇异值分解SVD [76.7M]

.ipynb_checkpoints [350.4K]

Record-checkpoint.ipynb [350.3K]

record2-checkpoint.ipynb [72B]

降维算法 full version.pdf [2.7M]

降维算法 full version.xml [35K]

digit recognizor.csv [73.2M]

Record.ipynb [350.3K]

record2.ipynb [92.5K]

05逻辑回归与评分卡 [46.2M]

.ipynb_checkpoints [499.5K]

逻辑回归-checkpoint.ipynb [233.9K]

评分卡模型-checkpoint.ipynb [265.6K]

逻辑回归 full version.pdf [3M]

逻辑回归 full version.xml [31.2K]

逻辑回归.ipynb [55.1K]

逻辑回归课件 + 数据.zip [5.8M]

评分卡模型.ipynb [265.6K]

model_data.csv [20.5M]

rankingcard.csv [7.2M]

ScoreData.csv [1.8K]

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06聚类算法Kmeans [11.5M]

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聚类算法与Kmeans-checkpoint.ipynb [3.4M]

聚类算法与Kmeans.ipynb [3.4M]

聚类算法与Kmeans代码.zip [2.5M]

聚类算法KMeans EDU version.pdf [2.2M]

07支持向量机上 [10.2M]

.ipynb_checkpoints [1.2M]

SVM1-checkpoint.ipynb [1.2M]

Record.ipynb [30.9K]

SVM (上) full version.pdf [7.7M]

SVM (上) full version.xml [21.3K]

SVM1.ipynb [1.2M]

08支持向量机下 [25.2M]

.ipynb_checkpoints [661.5K]

SVM 2 – 理论部分源码-checkpoint.ipynb [661.5K]

Cityclimate.csv [3.7K]

cityll.csv [4.1K]

samplecity.csv [2K]

SVM (下) – 源码.zip [221.9K]

SVM (下) full version.pdf [3.3M]

SVM (下) full version.xml [31.3K]

SVM 2 – 案例部分源码.ipynb [373K]

SVM 2 – 理论部分源码.ipynb [661.5K]

SVM数据.zip [4.2M]

weather.csv [15.1M]

weatherAUS5000.csv [538.5K]

09回归大家族：线性回归，岭回归，Lasso与多项式回归 [10.4M]

线性回归 – 代码.ipynb [473.4K]

线性回归 课件 + 代码.zip [4.9M]

线性回归大家族 full version.pdf [5M]

010朴素贝叶斯 [10.5M]

010朴素贝叶斯.rar [4.1M]

朴素贝叶斯 full version.pdf [3.4M]

Naive Bayes源码.ipynb [3M]

011XGBoost [11.9M]

.ipynb_checkpoints [611.6K]

Untitled-checkpoint.ipynb [72B]

xgboost code-checkpoint.ipynb [611.5K]

xgboost 代码 + 课件.zip [5.4M]

xgboost code.ipynb [611.8K]

XGBoost full version.pdf [5.3M]

参考书1.jpg [100.8K]

参考书2.jpg [93K]

参考书3.jpg [89.8K]

开始机器学习之前：配置开发环境.pdf [1.6M]