本套课程为网易云课堂微专业：数据分析师，课程官方售价7800元。适合人群：Python爬虫工程师、Python数据分析师、商业数据分析师。
资源目录：
|– python-3.7.7-amd64.exe
|– sublime下载.docx
|– {1}–Python基础语法
|– {1}–开课前准备
[1.1]–Python配置与运行【2905】.mp4
#1.2#–课件下载.pdf
【水印】Python基础语法.pdf
|– {2}–第一章变量和数据类型
[2.1]–变量【1505】.mp4
[2.2]–初识数据类型【1314】.mp4
|– {3}–第二章初识数字型和字符串
[3.1]–数字型【0934】.mp4
[3.2]–字符串【1321】.mp4
[3.5]–作业1丨讲解【1536】.mp4
|– {4}–第三章条件判断
[4.1]–布尔表达式【0451】.mp4
[4.2]–if条件判断【1101】.mp4
|– {5}–第四章初识列表和字典
[5.1]–列表【1439】.mp4
[5.2]–字典【0943】.mp4
|– {6}–第五章数据类型进阶
[6.1]–数字及字符串进阶【1327】.mp4
[6.2]–列表及字典进阶【1634】.mp4
[6.3]–元组及集合【0928】.mp4
|– {7}–第六章while循环
[7.1]–while循环【1121】.mp4
|– {8}–第七章for循环
[8.1]–for循环【1325】.mp4
|– {9}–第八章函数
[9.1]–计算机的函数概念【1058】.mp4
[9.2]–函数的定义和调用-1【1809】.mp4
|– {10}–第九章面向对象编程基础
[10.1]–类的概念【1350】.mp4
[10.2]–类的创建和调用【0715】.mp4
[10.3]–self的使用【1412】.mp4
[10.4]–类的实例应用1-1【1520】.mp4
[10.5]–类的实例应用2-1【1739】.mp4
{11}–【PPT】零基础基本功修炼
[11.1]–【ppt】零基础基本功修炼.pdf
|– {2}–Python数据爬虫
|– {1}–【迭代后最新视频】
[1.1]–1.前端入门【2530】.mp4
[1.2]–2.网络爬虫基础【1103】.mp4
[1.3]–3.最简单的网络爬虫【2010】.mp4
[1.4]–4.实习僧字体反爬虫破解【1959】.mp4
[1.5]–5.scrapy原理与安装【0514】.mp4
[1.6]–6.scrapy爬取名言网站【2717】.mp4
[1.7]–7.scrapy爬取网易新闻【2532】.mp4
[1.8]–8.selenium基础入门【1218】.mp4
[1.9]–9.selenium淘宝实战【3348】.mp4
{2}–【迭代前视频】
#2.3#–1&2课件下载.pdf
#2.5#–3.课件下载.pdf
#2.7#–4.课件下载.pdf
#2.9#–5.课件下载.pdf
1.爬虫基础和网页基础.pdf
9.selenium淘宝实战.pdf
10.scrapy原理与安装.pdf
12.scrapy爬取网易新闻.pdf
[2.1]–1.HTML和爬虫基础知识【5729】.mp4
[2.2]–2.Python网络基础【5930】.mp4
[2.4]–3.Python爬虫专用库：Scrapy【5850】.mp4
[2.6]–4.Scrapy实战——爬取新闻【6502】.mp4
[2.8]–5.Selenium爬虫实战：淘宝网信息爬取【3348】.mp4
|– {3}–Python数据分析基础
|– {1}–Jupyter安装及使用
#1.2#–本章课程代码下载.pdf
#1.6#–课件PPT下载.pdf
Jupyter使用入门.pdf
[1.1]–开班直播.mp4
[1.3]–安装和运行JupyterNotebook【3359】.mp4
[1.4]–创建一个笔记本【2812】.mp4
[1.5]–JupyterNotebook使用小技巧【0921】.mp4
数据分析基础章节代码.zip
|– {2}–Numpy基础及基本应用
#2.2#–rating数据文件.pdf
#2.3#–课程PPT下载.pdf
[2.1]–Numpy基础及基本应用【5143】.mp4
python数据分析基础-毕滢老师授课部分.pdf
rating.zip
|– {3}–Pandas基础及基本应用
#3.2#–任务一任务二资料下载.pdf
[3.1]–Pandas基础及基本应用【6454】.mp4
pandas任务一二资料.zip
|– {4}–Pandas进阶
#4.1#–本章课程代码下载.pdf
#4.6#–课件PPT下载.pdf
Desktop.zip
Pandas的高级使用.pdf
[4.2]–Pandas的数据类型和数据转换【3615】.mp4
[4.3]–Pandas中常用的数据转换访问器【1904】.mp4
[4.4]–Pandas的DF合并功能【2235】.mp4
[4.5]–Pandas的reshape功能【2144】.mp4
|– {5}–Pycharts：超炫的数据可视化模块
[5.1]–Pyecharts基础及基本应用【6051】.mp4
|– {6}–数据分析及可视化实战：豆瓣电影
#6.2#–豆瓣数据下载.pdf
[6.1]–数据分析及可视化实战：豆瓣电影【7127】.mp4
豆瓣数据.zip
|– {7}–scikit-learn机器学习小试牛刀
[7.1]–scikit-learn机器学习小试牛刀【5607】.mp4
|– {8}–数据实战：沪深股市数据获取及分析
[8.1]–数据实战：沪深股市数据获取及分析【5708】.mp4
[8.2]–8月14号答疑直播.mp4
~~备份~~
{1}–Jupyter安装及使用
|– #1.2#–本章课程代码下载.pdf
|– #1.6#–课件PPT下载.pdf
|– [1.1]–开班直播.mp4
|– [1.3]–安装和运行JupyterNotebook【3359】.mp4
|– [1.4]–创建一个笔记本【2812】.mp4
[1.5]–JupyterNotebook使用小技巧【0921】.mp4
{2}–Numpy基础及基本应用
|– #2.2#–rating数据文件.pdf
|– #2.3#–课程PPT下载.pdf
[2.1]–Numpy基础及基本应用【5143】.mp4
{3}–Pandas基础及基本应用
|– #3.2#–任务一任务二资料下载.pdf
[3.1]–Pandas基础及基本应用【6454】.mp4
{4}–Pandas进阶
|– #4.1#–本章课程代码下载.pdf
|– #4.6#–课件PPT下载.pdf
|– [4.2]–Pandas的数据类型和数据转换【3615】.mp4
|– [4.3]–Pandas中常用的数据转换访问器【1904】.mp4
|– [4.4]–Pandas的DF合并功能【2235】.mp4
[4.5]–Pandas的reshape功能【2144】.mp4
{5}–Pycharts：超炫的数据可视化模块
[5.1]–Pyecharts基础及基本应用【6051】.mp4
{6}–数据分析及可视化实战：豆瓣电影
|– #6.2#–豆瓣数据下载.pdf
[6.1]–数据分析及可视化实战：豆瓣电影【7127】.mp4
{7}–scikit-learn机器学习小试牛刀
[7.1]–scikit-learn机器学习小试牛刀【5607】.mp4
{8}–数据实战：沪深股市数据获取及分析
|– [8.1]–数据实战：沪深股市数据获取及分析【5708】.mp4
`– [8.2]–8月14号答疑直播.mp4
|– {4}–金融数据分析实战
|– {1}–第0章课程介绍
#1.2#–课件PPT下载.pdf
#1.3#–课程所需资料下载.pdf
Python金融数据分析课程课件.pdf
Scripts.zip
[1.1]–课程介绍【0953】.mp4
|– {2}–第1章市场行情数据分析
[2.1]–1.1.行情数据分析_get_price函数【1340】.mp4
[2.2]–1.2.行情数据分析案例分析（上）【2415】.mp4
[2.3]–1.3.行情数据分析案例分析（下）【2337】.mp4
|– {3}–第2章基本面数据分析
[3.1]–2.1.基本面数据分析_get_fundamentals函数【2.mp4
[3.2]–2.2.基本面数据分析案例一【2354】.mp4
[3.3]–2.3.基本面数据分析案例二【2007】.mp4
|– {4}–第3章量化选股策略分析
[4.1]–3.1.量化投资策略介绍【1410】.mp4
[4.2]–3.2.单因子有效性分析【2843】.mp4
[4.3]–3.3.多因子分析框架【2552】.mp4
[4.4]–答疑直播-9.6.mp4
|– {5}–【这是一条分割线——以下为王冕老师的量化交易内容】第一章
#5.1#–课程资料.pdf
[5.2]–1.1什么是量化交易【2059】.mp4
[5.3]–1.2什么是量化交易系统【1756】.mp4
[5.4]–1.3在线量化平台的基本使用【2541】.mp4
[5.5]–1.4量化平台数据接口介绍【3433】.mp4
[5.6]–1.5交易策略结构介绍【1414】.mp4
[5.7]–1.6如何下单买卖股票【2015】.mp4
课程资料下载.docx
|– {6}–第二章
[6.1]–2.1成长类因子选股【3517】.mp4
[6.2]–2.2规模类因子选股【1121】.mp4
[6.3]–2.3价值类选股【1302】.mp4
[6.4]–2.4多因素选股【0840】.mp4
|– {7}–第三章
#7.2#–资料下载.pdf
3.1资料.zip
[7.1]–3.1K线技术指标【4925】.mp4
[7.3]–3.2MA均线交易策略【4247】.mp4
[7.4]–3.3动能策略【3156】.mp4
[7.5]–3.4RSI策略【3825】.mp4
[7.6]–3.5KDJ策略【3325】.mp4
[7.7]–3.6OBV能量潮策略【2817】.mp4
[7.8]–3.7唐其安通道策略【1823】.mp4
[7.9]–3.8布林带通道策略【2821】.mp4
|– {8}–第四章
[8.1]–交易回测和风险指标【4206】.mp4
|– {9}–第五章
[9.1]–5.1MA均线策略实战【1949】.mp4
[9.2]–5.2多均线策略实战【1521】.mp4
[9.3]–5.3KD指标策略实战【1225】.mp4
[9.4]–5.4布林带通道实战【1500】.mp4
[9.5]–5.5多股票持仓实战【0515】.mp4
[9.6]–5.6小市值股量化实战【1959】.mp4
{10}–第六章
练习习题（附答案）.txt
|– {5}–数据库基础及其应用
|– {1}–数据库系统基本概念
[1.1]–1.数据库系统基本概念【6931】.mp4
|– {2}–数据库应用与SQL
#2.2#–数据库课件PPT.pdf
[2.1]–2.数据库应用与SQL【5838】.mp4
数据库-王薇薇老师讲课PPT.pdf
{3}–PythonORM操作
#3.4#–课程所需数据文件下载.pdf
#3.5#–数据库小作业.pdf
#3.6#–PythonORM操作部分讲课PPT.pdf
[3.1]–1.PythonORM介绍与安装【0807】.mp4
[3.2]–2.peewee模块读取数据库【3704】.mp4
[3.3]–3.peewee模块写入数据库【2615】.mp4
douban_comment_data.zip
数据库模块.pdf
数据库作业.rar
|– {6}–统计学及数学基础
|– {1}–统计学基础
[1.1]–统计学【5844】.mp4
|– {2}–概率论基础知识
[2.1]–概率论【6126】.mp4
|– {3}–线性代数基础
[3.1]–线性代数（上）【7000】.mp4
[3.2]–线性代数（下）【5434】.mp4
课程资料下载
数学模块ppt（带水印）.pdf
习题集.pdf
|– {7}–机器学习算法
|– {1}–第一章
#1.1#–资料合集.pdf
#1.6#–课程资料下载.pdf
[1.2]–Part1导读篇【0738】.mp4
[1.3]–Part2-分类【2239】.mp4
[1.4]–Part3-回归分析【0759】.mp4
[1.5]–Part4-无监督学习【1059】.mp4
lec1课程资料.zip
youdao_ai-master_最新.zip
|– {2}–第二章
#2.5#–课程资料下载.pdf
[2.1]–Part1-线性回归介绍【1631】.mp4
[2.2]–Part2-损失函数和最佳参数【1630】.mp4
[2.3]–Part3-平均绝对损失和Huber损失函数【1219】.mp4
[2.4]–Part4-多重线性回归【2112】.mp4
lec2材料.zip
|– {3}–第三章
#3.6#–作业资料.pdf
#3.7#–作业答案.pdf
[3.1]–Part1-线性回归模型作业回顾【1639】.mp4
[3.2]–Part2-特征函数【1925】.mp4
[3.3]–Part3-多项式模型拟合【1207】.mp4
[3.4]–Part4-为什么过拟合不好【0525】.mp4
[3.5]–Part5-训练数据和验证数据【2038】.mp4
lec3-作业答案.rar
lec3-作业相关.zip
|– {4}–第四章
#4.5#–课程代码下载.pdf
#4.6#–课程资料下载.pdf
[4.1]–Part1-验证集和测试集训练【1334】.mp4
[4.2]–Part2-正则化【1940】.mp4
[4.3]–Part3-正则化的原理-LASSO【17：39】.mp4
[4.4]–Part4-交叉验证【1556】.mp4
lec4-测试集、正则化及交叉验证.ipynb
数据资料.rar
|– {5}–第五章
#5.6#–课程资料下载.pdf
[5.1]–Part-1-介绍【0148】.mp4
[5.2]–Part-2-分类问题回顾【0623】.mp4
[5.3]–Part-3-线性回归分类【0704】.mp4
[5.4]–Part-4-逻辑回归方程【1239】.mp4
[5.5]–Part-5-训练逻辑回归模型【2033】.mp4
lec5资料.zip
|– {6}–第六章
[6.1]–Part1-正则化逻辑回归模型介绍【1829】.mp4
[6.2]–Part2-交叉验证回顾【0704】.mp4
[6.3]–Part3-交叉熵损失【2354】.mp4
[6.4]–Part4-常数项正则化【0855】.mp4
|– {7}–第七章
[7.1]–Part1决策树介绍【0957】.mp4
[7.2]–Part-2-SKlearn中的决策树【1331】.mp4
[7.3]–Part3-基尼不纯度【1754】.mp4
[7.4]–Part4-控制复杂度和避免过拟合【2203】.mp4
[7.5]–Part5-随机森林【1006】.mp4
|– {8}–第八章
[8.1]–Part1模型评估【1524】.mp4
[8.2]–Part2混淆矩阵【1850】.mp4
[8.3]–Part3如何提高召回率【2424】.mp4
[8.4]–Part4本章课程总结+可解释性AI【1204】.mp4
|– {9}–第九章
[9.1]–Part1-特征函数介绍【0331】.mp4
[9.2]–Part2-字母计数法【2028】.mp4
[9.3]–Part3-词袋模型【1010】.mp4
[9.4]–Part4-创建模型时容易遇到的陷阱【2509】.mp4
[9.5]–Part5-图片数据【1544】.mp4
|– {10}–第十章
[10.1]–Part1-降维问题和聚类问题介绍【1545】.mp4
[10.2]–Part2-聚类问题详解【1858】.mp4
[10.3]–Part3-聚合聚类【1732】.mp4
[10.4]–Part4-如何选取K【1011】.mp4
|– {11}–第十一章
[11.1]–Part1-感知器决策【0851】.mp4
[11.2]–Part2-感知器训练及实现【2135】.mp4
[11.3]–Part3-感知器的局限【3127】.mp4
|– {12}–第十二章
[12.1]–Part1-svm介绍【1505】.mp4
[12.2]–Part2-硬间隔SVM【2614】.mp4
[12.3]–Part3-软间隔SVM【1723】.mp4
[12.4]–Part4-SVM核技巧及总结【2624】.mp4
|– {13}–第十三章
[13.1]–Part1-神经网络介绍【0757】.mp4
[13.2]–Part2-神经网络决策【0933】.mp4
[13.3]–Part3用neural-network-playground来.mp4
[13.4]–Part4-sklearn中的神经网络【2222】.mp4
[13.5]–Part5-神经网络与其它模型的比较【2320】.mp4
[13.6]–Part6-总结【0529】.mp4
|– {14}–【这是一条分割线——–以下为唐老师机器学习章节-第一章
#14.9#–课件PPT下载.pdf
3-决策树与集成算法.pdf
[14.1]–1-决策树算法概述【0829】.mp4
[14.2]–2-熵的作用【0639】.mp4
[14.3]–3-信息增益原理【0841】.mp4
[14.4]–4-决策树构造实例【0740】.mp4
[14.5]–5-信息增益率与gini系数【0607】.mp4
[14.6]–6-预剪枝方法【0802】.mp4
[14.7]–7-后剪枝方法【0654】.mp4
[14.8]–8-回归问题解决【0554】.mp4
|– {15}–第二章决策树实验分析
#15.5#–课程资料下载.pdf
[15.1]–1-树模型可视化展示【0819】.mp4
[15.2]–2-决策边界展示分析【1034】.mp4
[15.3]–3-树模型预剪枝参数作用【1048】.mp4
[15.4]–4-回归树模型【1114】.mp4
决策树算法-实验.zip
|– {16}–第三章集成算法原理
#16.5#–课件PPT下载.pdf
3-决策树与集成算法 (1).pdf
[16.1]–1-随机森林算法原理【1017】.mp4
[16.2]–2-随机森林优势与特征重要性指标【1021】.mp4
[16.3]–3-提升算法概述【0851】.mp4
[16.4]–4-stacking堆叠模型【0622】.mp4
|– {17}–第四章集成算法实验分析
#17.14#–课程代码下载.pdf
#17.15#–课程资料下载.pdf
[17.1]–1-构建实验数据集【0627】.mp4
[17.2]–2-硬投票与软投票效果对比【1104】.mp4
[17.3]–3-Bagging策略效果【0734】.mp4
[17.4]–4-集成效果展示分析【1042】.mp4
[17.5]–5-OOB袋外数据的作用【0338】.mp4
[17.6]–6-特征重要性热度图展示【1456】.mp4
[17.7]–7-Adaboost算法概述【0445】.mp4
[17.8]–8-Adaboost决策边界效果【1228】.mp4
[17.9]–9-GBDT提升算法流程【0818】.mp4
[17.10]–10-集成参数对比分析【1455】.mp4
[17.11]–11-模型提前停止策略【0809】.mp4
[17.12]–12-停止方案实施【1320】.mp4
[17.13]–13-堆叠模型【0553】.mp4
mnist-original.rar
随机森林与集成算法-实验.zip
|– {18}–第五章聚类算法-Kmeans&Dbscan原理
#18.7#–课件PPT下载.pdf
4-聚类算法.pdf
[18.1]–1-KMEANS算法概述【1133】.mp4
[18.2]–2-KMEANS工作流程【0942】.mp4
[18.3]–3-KMEANS迭代可视化展示【0819】.mp4
[18.4]–4-DBSCAN聚类算法【1103】.mp4
[18.5]–5-DBSCAN工作流程【1503】.mp4
[18.6]–6-DBSCAN可视化展示【0852】.mp4
|– {19}–第六章聚类算法实验分析
#19.12#–课程代码下载.pdf
#19.13#–课程资料下载.pdf
[19.1]–1-Kmenas算法常用操作【0921】.mp4
[19.2]–2-聚类结果展示【0445】.mp4
[19.3]–3-建模流程解读【1045】.mp4
[19.4]–4-不稳定结果【0414】.mp4
[19.5]–5-评估指标-Inertia【0724】.mp4
[19.6]–6-如何找到合适的K值【0655】.mp4
[19.7]–7-轮廓系数的作用【0915】.mp4
[19.8]–8-Kmenas算法存在的问题【0719】.mp4
[19.9]–9-应用实例-图像分割【1345】.mp4
[19.10]–10-半监督学习【1223】.mp4
[19.11]–11-DBSCAN算法【0810】.mp4
mnist-original.rar
聚类算法-实验.zip
|– {20}–第七章支持向量机原理推导
#20.10#–课件PPT下载.pdf
6-支持向量机.pdf
[20.1]–1-支持向量机要解决的问题【0730】.mp4
[20.2]–2-距离与数据定义【0800】.mp4
[20.3]–3-目标函数推导【0912】.mp4
[20.4]–4-拉格朗日乘子法求解【0736】.mp4
[20.5]–5-化简最终目标函数【0603】.mp4
[20.6]–6-求解决策方程【1116】.mp4
[20.7]–7-软间隔优化【1242】.mp4
[20.8]–8-核函数的作用【0924】.mp4
[20.9]–9-知识点总结【0735】.mp4
|– {21}–第八章支持向量机实验分析
#21.6#–课程资料下载.pdf
[21.1]–1-支持向量机所能带来的效果【0855】.mp4
[21.2]–2-决策边界可视化展示【0952】.mp4
[21.3]–3-软间隔的作用【1031】.mp4
[21.4]–4-非线性SVM【0652】.mp4
[21.5]–5-核函数的作用与效果【1615】.mp4
支持向量机-实验.zip
|– {22}–第九章降维算法：主成分分析
#22.5#–课件PPT下载.pdf
#22.6#–课程资料下载.pdf
9-LDA与PCA算法.pdf
[22.1]–1-PCA基本概念【1211】.mp4
[22.2]–2-方差与协方差【0651】.mp4
[22.3]–3-PCA结果推导【0903】.mp4
[22.4]–4-PCA降维实例【1917】.mp4
降维算法.zip
{23}–第十章神经网络算法原理
#23.14#–课件PPT下载.pdf
[23.1]–1-深度学习要解决的问题【0755】.mp4
[23.2]–2-深度学习应用领域【1406】.mp4
[23.3]–3-计算机视觉任务【0548】.mp4
[23.4]–4-视觉任务中遇到的问题【1001】.mp4
[23.5]–5-得分函数【0713】.mp4
[23.6]–6-损失函数的作用【1042】.mp4
[23.7]–7-前向传播整体流程【1345】.mp4
[23.8]–8-返向传播计算方法【0933】.mp4
[23.9]–9-神经网络整体架构【1052】.mp4
[23.10]–10-神经网络架构细节【1054】.mp4
[23.11]–11-神经元个数对结果的影响【0711】.mp4
[23.12]–12-正则化与激活函数【0849】.mp4
[23.13]–13-神经网络过拟合解决方法【1106】.mp4
神经网络-单独.pdf
|– {8}–大数据框架
|– {1}–第1章大数据分析框架之sklearn深入学习
#1.2#–课件PPT下载.pdf
#1.3#–课程代码.pdf
#1.4#–data下载.pdf
Data.rar
Sklearn进阶-大数据分析必要技巧.pdf
[1.1]–sklearn【6824】.mp4
sklearn进阶.ipynb
|– {2}–第2章实战项目：短租房全年价格走势
#2.2#–课件PPT下载.pdf
#2.3#–课程所需数据资料下载（一）.pdf
#2.4#–课程所需数据资料下载（二）.pdf
#2.5#–课程所需代码.pdf
[2.1]–短租房【11342】.mp4
reviews.csv.gz
短租房案例分析.pdf
短租房分析.ipynb
课程所需数据资料（一）.rar
|– {3}–第3章实战项目：泰坦尼克号沉船事故幸存者预测分析
#3.2#–泰坦尼克号实战项目课件PPT.pdf
#3.3#–课程所需数据文件下载.pdf
#3.4#–课程代码.pdf
[3.1]–泰坦尼克号沉船事故幸存者预测分析【7455】.mp4
泰坦尼克号生还者预测分析案例 [Repaired].pdf
泰坦尼克号项目资料.rar
幸存者预测.ipynb
{4}–第4章实战项目多因素情况下房价预测分析
#4.2#–课件PPT下载.pdf
#4.3#–课程代码下载.pdf
#4.4#–课程资料下载.pdf
[4.1]–房价分析【7120】.mp4
多因素情况下的房价预测.ipynb
多因素下房价预测分析案例.pdf
课程所需资料下载.rar
|– {9}–实战专题：机器学习
|– {1}–信用卡交易数据欺诈检测
#1.15#–资料下载.pdf
[1.1]–1-任务目标解读.mp4
[1.2]–2-项目挑战与解决方案制定.mp4
[1.3]–3-数据标准化处理.mp4
[1.4]–4-下采样数据集制作.mp4
[1.5]–5-交叉验证.mp4
[1.6]–6-数据集切分.mp4
[1.7]–7-模型评估方法与召回率.mp4
[1.8]–8-正则化惩罚项.mp4
[1.9]–9-训练逻辑回归模型.mp4
[1.10]–10-混淆矩阵评估分析.mp4
[1.11]–11-测试集遇到的问题.mp4
[1.12]–12-阈值对结果的影响.mp4
[1.13]–13-SMOTE样本生成策略.mp4
[1.14]–14-过采样效果与项目总结.mp4
信用卡欺诈检测-网盘资料.docx
|– {2}–贝叶斯新闻分类实战
#2.6#–资料下载.pdf
#2.7#–资料下载.pdf
[2.1]–1-贝叶斯要解决的问题.mp4
[2.2]–2-贝叶斯公式推导.mp4
[2.3]–3-拼写纠错实例.mp4
[2.4]–4-垃圾邮件过滤实例.mp4
[2.5]–5-新闻数据与任务概述.mp4
[2.6]–6-中文分词与停用词过滤.mp4
[2.7]–6-中文分词与停用词过滤.mp4
[2.8]–7-文本关键词提取.mp4
[2.9]–8-词袋模型.mp4
[2.10]–9-贝叶斯建模结果.mp4
[2.11]–10-TF-IDF特征分析对比.mp4
贝叶斯新闻分类任务.zip
|– {3}–基于随机森林的气温预测
#3.9#–资料下载.pdf
#3.10#–资料下载.pdf
[3.1]–1-随机森林算法原理.mp4
[3.2]–2-随机森林优势与特征重要性指标.mp4
[3.3]–3-提升算法概述.mp4
[3.4]–4-stacking堆叠模型.mp4
[3.5]–5-基于随机森林的气温预测任务概述.mp4
[3.6]–6-基本随机森林模型建立.mp4
[3.7]–7-可视化展示与特征重要性.mp4
[3.8]–8-加入新的数据与特征.mp4
[3.9]–9-数据与特征对结果的影响.mp4
[3.10]–9-数据与特征对结果的影响.mp4
[3.11]–10-效率对比分析.mp4
[3.12]–11-网格与随机参数选择.mp4
[3.13]–12-随机参数选择方法实践.mp4
[3.14]–13-调参优化细节.mp4
随机森林.zip
|– {4}–LSTM情感分析实战
#4.3#–资料下载.pdf
LSTM情感分析-网盘资料.docx
[4.1]–0-RNN网络模型解读.mp4
[4.2]–1-NLP应用领域与任务简介.mp4
[4.4]–2-项目流程解读.mp4
[4.5]–3-加载词向量特征.mp4
[4.6]–4-正负样本数据读取.mp4
[4.7]–5-构建LSTM网络模型.mp4
[4.8]–6-训练与测试效果.mp4
[4.9]–答疑直播.mp4
{5}–婚恋配对实验
#5.1#–项目要求.pdf
[5.2]–项目解析1.mp4
[5.3]–答案解析2.mp4
[5.4]–答案解析3.mp4
[5.5]–答案解析4.mp4
[5.6]–答案解析5.mp4
婚恋配对实验项目_要求.docx
|– {10}–实战专题：商业案例
|– {1}–第一章快手用户活跃度预测
#1.1#–资料下载.pdf
[1.2]–0-课程简介【0356】.mp4
[1.3]–1-任务目标与数据分析【0937】.mp4
[1.4]–2-整体模型架构【0613】.mp4
[1.5]–3-构建用户特征序列【1014】.mp4
[1.6]–4-序列特征提取方法【0856】.mp4
[1.7]–5-生成特征汇总表【0758】.mp4
[1.8]–6-标签制作【0512】.mp4
[1.9]–7-网络训练模块【0957】.mp4
[1.10]–8-得出最终模型结果【0818】.mp4
快手用户活跃度-网盘资料.docx
|– {2}–第二章医学糖尿病数据集命名实体识别
#2.1#–资料下载.pdf
[2.2]–1-数据与任务介绍【0703】.mp4
[2.3]–2-整体模型架构【0448】.mp4
[2.4]–3-数据-标签-语料库处理【1015】.mp4
[2.5]–4-输入样本填充补齐【0924】.mp4
[2.6]–5-训练网络模型【1000】.mp4
[2.7]–6-医疗数据集（糖尿病）实体识别【0957】.mp4
医学糖尿病资料网盘.docx
|– {3}–第三章智慧城市道路同行时间预测
#3.1#–资料下载.pdf
[3.2]–1-数据与任务目标分析【0828】.mp4
[3.3]–2-数据清洗与标签转换【0709】.mp4
[3.4]–3-道路通行时间序列数据生成【0801】.mp4
[3.5]–4-序列缺失补全方法【0818】.mp4
[3.6]–5-提取部分特征对通行结果的影响结果【0941】.mp4
[3.7]–6-基于回归与插值进行序列补全【0653】.mp4
[3.8]–7-特征汇总【0814】.mp4
[3.9]–8-建立回归模型进行预测【1000】.mp4
智慧城市项目-网盘资料.docx
|– {4}–第四章工业化工催化剂生产预测
#4.1#–资料下载.pdf
[4.2]–1-数据任务概述【0423】.mp4
[4.3]–2-数据异常检查【0916】.mp4
[4.4]–3-时间特征提取【1145】.mp4
[4.5]–4-各道工序特征构建【0941】.mp4
[4.6]–5-准备训练数据【0820】.mp4
[4.7]–6-训练xgboost模型【0901】.mp4
工业预测网盘.docx
|– {5}–第五章用电敏感客户分类
#5.1#–资料下载.pdf
[5.2]–1-任务与解决框架概述【1231】.mp4
[5.3]–2-特征工程分析与特征提取【2034】.mp4
[5.4]–3-离散数据处理【1712】.mp4
[5.5]–4-统计与文本特征【1036】.mp4
[5.6]–5-文本特征构建【2041】.mp4
[5.7]–6-构建低敏用户模型【1228】.mp4
[5.8]–7-高敏模型概述【0720】.mp4
用电敏感客户分类-网盘资料.docx
{6}–第六章贷款平台风控模型
#6.1#–资料下载.pdf
[6.2]–1-竞赛任务目标【0536】.mp4
[6.3]–2-图模型信息提取【0858】.mp4
[6.4]–3-节点权重特征提取(PageRank)【1022】.mp4
[6.5]–4-deepwalk构建图顶点特征【1033】.mp4
[6.6]–5-各项统计特征【0643】.mp4
[6.7]–6-app安装特征【0628】.mp4
[6.8]–7-图中联系人特征【0654】.mp4
贷款平台风控模型-网盘资料.docx
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