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顶级人工智能框架实战-探索性数据分析+Kaggle竞赛案例 系统化人工智能案例学习课程

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    课程目录

    (1)01使用Python分析科比生涯数据;目录中文件数:3个

    (1) 1.科比数据集简介.mp4

    (2) 2.数据预处理 (1).mp4

    (3) 3.建模.mp4

    (2)02案例实战-信用卡欺诈检测;目录中文件数:10个

    (4) 1.案例背景和目标.mp4

    (5) 10.SMOTE样本生成策略.mp4

    (6) 2.样本不均衡解决方案.mp4

    (7) 3.下采样策略.mp4

    (8) 4.交叉验证.mp4

    (9) 5.模型评估方法.mp4

    (10) 6.正则化惩罚.mp4

    (11) 7.逻辑回归模型.mp4

    (12) 8.混淆矩阵.mp4

    (13) 9.逻辑回归阈值对结果的影响.mp4

    (3)03Python文本数据分析;目录中文件数:6个

    (14) 1.文本分析与关键词提取.mp4

    (15) 2.相似度计算.mp4

    (16) 3.新闻数据与任务简介.mp4

    (17) 4.TF-IDF关键词提取.mp4

    (18) 5.LDA建模.mp4

    (19) 6.基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4

    (4)04Kaggle竞赛案例-泰坦尼克获救预测;目录中文件数:5个

    (20) 1.数据介绍.mp4

    (21) 2.数据预处理.mp4

    (22) 3.回归模型[vxia.net].mp4

    (23) 4.随机森林模型.mp4

    (24) 5.特征选择.mp4

    (5)05时间序列案例实战;目录中文件数:6个

    (25) 1.Pandas生成时间序列.mp4

    (26) 2.Pandas数据重采样.mp4

    (27) 3.Pandas滑动窗口.mp4

    (28) 4.股票预测案例.mp4

    (29) 5.使用tsfresh库进行分类任务.mp4

    (30) 6.维基百科词条EDA.mp4

    (6)06TensorFlow框架;目录中文件数:9个

    (31) 10.卷积神经网络参数.mp4

    (32) 2.变量.mp4

    (33) 3.变量练习.mp4

    (34) 4.线性回归模型.mp4

    (35) 5.逻辑回归框架.mp4

    (36) 6.逻辑回归迭代.mp4

    (37) 7.神经网络模型.mp4

    (38) 8.完成神经网络.mp4

    (39) 9.卷积神经网络模型.mp4

    (7)07MNIST手写字体识别;目录中文件数:5个

    (40) 1.神经网络模型概述.mp4

    (41) 2.tensorflow参数.mp4

    (42) 3.卷积简介.mp4

    (43) 4.构造网络结构.mp4

    (44) 5.训练网络模型.mp4

    (8)08Gensim中文词向量建模;目录中文件数:4个

    (45) 1.使用Gensim库构造词向量.mp4

    (46) 2.维基百科中文数据处理.mp4

    (47) 3.Gensim构造word2vec模型.mp4

    (48) 4.测试模型相似度结果.mp4

    (9)09探索性数据分析-赛事数据集分析;目录中文件数:9个

    (49) 1.开场 (1).mp4

    (50) 2.数据背景介绍.mp4

    (51) 3.数据读取与预处理.mp4

    (52) 4.数据切分模块.mp4

    (53) 5.缺失值可视化分析.mp4

    (54) 6.特征可视化展示.mp4

    (55) 7.多特征之间关系分析.mp4

    (56) 8.报表可视化分析.mp4

    (57) 9.红牌和肤色的关系.mp4

    (10)10 探索性数据分析-农粮数据分析;目录中文件数:7个

    (58) 1.数据背景简介.mp4

    (59) 2.数据切片分析.mp4

    (60) 3.单变量分析.mp4

    (61) 4.峰度与偏度.mp4

    (62) 5.数据对数变换.mp4

    (63) 6.数据分析维度.mp4

    (64) 7.变量关系可视化展示.mp4


    • 商品问答
    • 交易规则


    1、自动:在上方保障服务中标有自动发货的商品,拍下后,将会自动收到来自卖家的商品,在订单详情中查看卡密/或下载链接;

    2、手动:未标有自动发货的的商品,拍下后,卖家会收到邮件、短信提醒,买家可通过QQ/电话的方式联系商家发货。


    1、描述:商品描述(含标题)与实际商品不一致的(例:描述充值的QQ会员一年,实际只充值了一个月或充值其他QQ钻等);

    2、演示:有演示站时,与实际商品小于95%一致的(但描述中有"不保证完全一样、有变化的可能性"类似显著声明的除外);

    3、发货:手动发货商品,在卖家未发货前,已申请退款的;

    4、服务:卖家不提供安装服务或需额外收费的(但描述中有显著声明的除外);

    5、其他:如质量方面的硬性常规问题等。

    注:经核实符合上述任一,均支持退款,但卖家予以积极解决问题则除外。交易中的商品,卖家无法对描述进行修改!


    1、在未拍下前,双方在QQ上所商定的内容,亦可成为纠纷评判依据(商定与描述冲突时,商定为准);

    2、在商品同时有网站演示与图片演示,且站演与图演不一致时,默认按图演作为纠纷评判依据(特别声明或有商定除外);

    3、在没有"无任何正当退款依据"的前提下,写有"一旦售出,概不支持退款"等类似的声明,视为无效声明;

    4、虽然交易产生纠纷的几率很小,但请尽量保留如聊天记录这样的重要信息,以防产生纠纷时便于我司工作人员介入快速处理。




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