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[[ 其他百度资源综合 ]] 机器学习重磅成员Sklearn实战教程 有史以来最详细的Sklearn课程 附大数据医疗实战

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发表于 2019-11-14 07:30:00 | 显示全部楼层 |阅读模式
教程内容: Sklearn几乎可以被称为云计算与大数据领域的神器,至少是在机器学习方向上来讲一定是这样的。Sklearn能够支持分类,回归,降维和聚类四大机器学习算法,还包括了特征提取,数据处理和模型评估者三大模块。
尤其在于这套课程更是参与了大数据医疗方面的技能与实战,更是需要前沿的工程师们好好把握。大数据医疗虽然已有诸多应用,但是很多方向与领域的技术纵深仍然不够,作为职业生涯的发展,大数据医疗是潜藏很大机遇的。


教程目录:
(1)\第一章 决策树与泰坦尼克号生存预测;目录中文件数:15个
├─1.引言,sklearn入门
├─2.决策树:概述
├─3.1分类树:参数criterion
├─3.2分类树:实现一棵树,随机性参数
├─3.3 分类树:剪枝参数调优(1)
├─3.4 分类树:剪枝参数调优(2)
├─3.5 分类树:重要属性和接口
├─4.1 回归树:参数,属性和接口
├─4.2 回归树:交叉验证 (1)
├─4.3 回归树:交叉验证(2)
├─4.4 回归树案例:用回归树拟合正弦曲线
├─5.1 案例:泰坦尼克号生存者预测 (1)
├─5.2 案例:泰坦尼克号生存者预测 (2)
├─5.3 案例:泰坦尼克号生存者预测 (3)
├─5.4 案例:泰坦尼克号生存者预测 (4)
(2)\第七章 支持向量机与医疗数据集调参;目录中文件数:24个
├─0 本周要学习什么
├─1.1 支持向量机概述:最强大的机器学习算法
├─1.2 支持向量机是如何工作的 & sklearn中的SVM
├─2.1.1 线性SVC的损失函数 (1)
├─2.1.1 线性SVC的损失函数 (2)
├─2.1.2 函数间隔与几何间隔
├─2.1.3.1 损失函数的拉格朗日乘数形态
├─2.1.3.2 拉格朗日对偶函数 (1)
├─2.1.3.2 拉格朗日对偶函数 (2)
├─2.1.3.3 求解拉格朗日对偶函数极其后续过程
├─2.1.4 SVM求解可视化 (1):理解等高线函数contour
├─2.1.4 SVM求解可视化 (2):理解网格制作函数meshgrid与vstack
├─2.1.4 SVM求解可视化 (3):建模,绘制图像并包装函数
├─2.1.4 SVM求解可视化 (4):探索建立好的模型
├─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
├─2.1.4 SVM求解可视化(6):Jupyter Notebook中的3D交互功能
├─2.2.1 & 2.2.2 非线性SVM与核函数:重要参数kernel
├─2.2.3 案例:如何选取最佳核函数 (1)
├─2.2.3 案例:如何选取最佳核函数 (2)
├─2.2.4 案例:在乳腺癌数据集上探索核函数的性质
├─2.2.5 案例:在乳腺癌数据集上对核函数进行调参 (1)
├─2.2.5 案例:在乳腺癌数据集上对核函数进行调参 (2)
├─2.3.1 SVM在软间隔数据上的推广
├─2.3.2 重要参数C & 总结
(3)\第三章 数据预处理与特征工程;目录中文件数:15个
├─0 概述 + 12期课纲
├─1.1 数据预处理1:数据归一化
├─1.2 数据预处理2:数据标准化
├─1.3 数据预处理3:缺失值 (1)
├─1.4 数据预处理4:缺失值 (2)
├─1.5 数据预处理5:处理分类型数据
├─1.6 数据预处理6:处理连续型数据
├─2.1 特征选择1:过滤法-方差过滤 (1)
├─2.2 特征选择2:过滤法-方差过滤 (2)
├─2.3 特征选择3:过滤法-卡方过滤
├─2.4 特征选择4:过滤法-F检验和互信息法 (1)
├─2.5 特征选择5:过滤法-互信息法(2) + 总结
├─2.6 特征选择6:嵌入法 (1)
├─2.7 特征选择7:嵌入法 (2)
├─2.8 特征选择8:包装法 + 总结
(4)\第九章 回归大家族:线性,岭回归,Lasso,多项式;目录中文件数:22个
├─0 本周要学习什么
├─1 概述,sklearn中的线性回归大家族
├─2.1 多元线性回归的基本原理和损失函数
├─2.2 用最小二乘法求解多元线性回归的过程
├─2.3 多元线性回归的参数,属性及建模代码
├─3.1 回归类模型的评估指标:是否预测准确?
├─3.2 回归类模型的评估指标:是否拟合了足够的信息?
├─4.1 多重共线性:含义,数学,以及解决方案
├─4.2.1 岭回归处理多重共线性
├─4.2.2 sklearn中的岭回归:linear_model.Ridge
├─4.2.3 为岭回归选择最佳正则化参数
├─4.3.1 Lasso处理多重共线性
├─4.3.2 Lasso的核心作用:特征选择
├─4.3.3 Lasso选择最佳正则化参数
├─5.1.1 & 5.1.2 线性数据与非线性数据
├─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
├─5.1.3 线性vs非线性模型 (2):拟合,效果与特点
├─5.2 离散化:帮助线性回归解决非线性问题
├─5.3.1 多项式对数据做了什么?
├─5.3.2 多项式回归提升模型表现
├─5.3.3 多项式回归的可解释性
├─5.3.4 多项式回归:线性还是非线性模型? + 本周结语
(5)\第二章 随机森林与医疗数据集调参;目录中文件数:12个
├─1 集成算法概述
├─2.1 随机森林分类器
├─2.2 参数boostrap & oob_score + 重要属性和接口
├─2.3 [选学] 袋装法的另一个必要条件
├─3.1 随机森林回归器
├─3.2 案例:用随机森林填补缺失值 (1)
├─3.3 案例:用随机森林填补缺失值 (2)
├─3.4 案例:用随机森林填补缺失值 (3)
├─3.5 案例:用随机森林填补缺失值 (4)
├─4. 机器学习中调参的基本思想
├─5.1. 案例:随机森林在乳腺癌数据上的调参 (1)
├─5.2 案例:随机森林在乳腺癌数据上的调参 (2)
(6)\第五章 逻辑回归和信用评分卡;目录中文件数:34个
├─0 前言
├─1.1 逻辑回归概述:名为“回归”的分类器
├─1.2 为什么需要逻辑回归
├─1.3 sklearn当中的逻辑回归
├─2.1.1 二元逻辑回归的损失函数
├─2.2.1 正则化:重要参数penalty & C
├─2.2.2 逻辑回归的特征工程 (1)
├─2.2.2 逻辑回归的特征工程 (2)
├─2.2.2 逻辑回归的特征工程 (3)
├─2.2.2 逻辑回归的特征工程 (4)
├─2.3.1 重要参数max_iter - 梯度下降求解逻辑回归的过程
├─2.3.2 梯度的概念与解惑
├─2.3.3 步长的概念与解惑
├─2.4 二元回归与多元回归:重要参数solver & multi_class
├─2.5 样本不均衡与参数class_weight
├─3.1 案例:评分卡与完整的模型开发流程
├─3.2.1~2 案例:评分卡 - 数据预处理(1) - 重复值与缺失值
├─3.2.3 案例:评分卡 - 数据预处理 (2) - 异常值
├─3.2.4 案例:评分卡 - 数据预处理 (3) - 标准化
├─3.2.5 案例:评分卡 - 数据预处理 (4) - 样本不均衡问题
├─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
├─3.3 案例:评分卡 - 分箱 (1) - 概述与概念
├─3.3.1 案例:评分卡 - 分箱 (2) - 等频分箱 (1)
├─3.3.1 案例:评分卡 - 分箱 (3) - 等频分箱 (2)
├─3.3.2 案例:评分卡 - 分箱 (4) - 选学说明
├─3.3.3 案例:评分卡 - 分箱 (5) - 计算WOE与IV
├─3.3.4 案例:评分卡 - 分箱 (6) - 卡方检验、箱体合并、IV值等
├─3.3.5 案例:评分卡 - 分箱 (7) - 包装分箱函数
├─3.3.6 案例:评分卡 - 分箱 (8) - 包装判断分箱个数的函数
├─3.3.7 案例:评分卡 - 分箱 (9) - 对所有特征进行分箱
├─3.4 案例:评分卡 - 映射数据 (1)
├─3.4 案例:评分卡 - 映射数据 (2)
├─3.5 案例:评分卡 - 建模与模型验证
├─3.6 案例:评分卡 - 评分卡的输出和建立
(7)\第八章 支持向量机与Kaggle案例:澳大利亚天气数据集;目录中文件数:40个
├─0 目录:本周将学习什么内容
├─1.1 简单复习支持向量机的基本原理
├─1.2 参数C的深入理解:多个支持向量存在的理由
├─1.3 二分类SVC中的样本不均衡问题
├─1.3 如何使用参数class_weight (1)
├─1.3 如何使用参数class_weight (2)
├─2 SVC的模型评估指标
├─2.1 样本不平衡的艺术(1):精确度Precision
├─2.1 样本不平衡的艺术(2):召回率Recall与F1 measure
├─2.1 混淆矩阵与准确率
├─2.1.3 对多数类样本的关怀:特异度Specificity和假正率
├─2.1.4 sklearn中的混淆矩阵
├─2.2 ROC曲线:Recall与假正率FPR的平衡
├─2.2.1 概率与阈值
├─2.2.2 SVM做概率预测
├─2.2.3 绘制ROC曲线 (1)
├─2.2.3 绘制ROC曲线 (2)
├─2.2.3 绘制ROC曲线 (3)
├─2.2.4 sklearn中的ROC曲线和AUC面积
├─2.2.5 利用ROC曲线求解最佳阈值
├─3 选学说明:使用SVC时的其他考虑
├─4 案例:预测明天是否会下雨 - 案例背景
├─4.1 案例:导库导数据,探索特征
├─4.2 案例:分集,优先处理标签
├─4.3.1 案例:描述性统计,处理异常值
├─4.3.2 案例:现实数据上的数据预处理 - 处理时间
├─4.3.3 案例:现实数据上的数据预处理 - 处理地点 (1)
├─4.3.3 案例:现实数据上的数据预处理 - 处理地点 (2)
├─4.3.3 案例:现实数据上的数据预处理 - 处理地点 (3)
├─4.3.3 案例:现实数据上的数据预处理 - 处理地点 (4)
├─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
├─4.3.5 案例:现实数据上的数据预处理 - 编码分类型变量
├─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
├─4.4 案例:建模与模型评估 (1)
├─4.4 案例:建模与模型评估 (2)
├─4.5.1 案例:模型调参:追求最高的recall
├─4.5.2 案例:模型调参:追求最高的精确度 (1)
├─4.5.2 案例:模型调参:追求最高的精确度 (2)
├─4.5.3 案例:模型调参:追求精确度与recall的平衡
├─4.6 SVM总结与结语
(8)\第六章 聚类算法与量化案例;目录中文件数:19个
├─0 概述
├─1.1 无监督学习概述,聚类vs分类
├─1.2 sklearn当中的聚类算法
├─2.1 Kmeans是如何工作的?
├─2.2 & 2.3 簇内平方和,时间复杂度
├─3.1.1 KMeans - 重要参数n_clusters
├─3.1.2 聚类算法的模型评估指标 (1)
├─3.1.2 聚类算法的模型评估指标 (2) - 轮廓系数
├─3.1.2 聚类算法的模型评估指标 (3) - CHI
├─3.1.3 案例:轮廓系数找最佳n_clusters (1)
├─3.1.3 案例:轮廓系数找最佳n_clusters (2)
├─3.1.3 案例:轮廓系数找最佳n_clusters (3)
├─3.2 重要参数init & random_state & n_init:初始质心怎么决定?
├─3.3 重要参数max_iter & tol:如何让聚类停下来?
├─3.5 重要属性与接口 & 函数k_means
├─4 案例:Kmeans做矢量量化 (1):案例背景
├─4 案例:Kmeans做矢量量化 (2)
├─4 案例:Kmeans做矢量量化 (3)
├─4 案例:Kmeans做矢量量化 (4)
(9)\第十一章 XGBoost;目录中文件数:25个
├─0 本周要学习什么
├─1 XGBoost前瞻:安装xgboost,xgboost库与skleanAPI
├─2.1 梯度提升树(1):集成算法回顾,重要参数n_estimators
├─2.1 梯度提升树(2):参数n_estimators下的建模
├─2.1 梯度提升树(3):参数n_estimators的学习曲线
├─2.1 梯度提升树(4):基于方差-偏差困境改进的学习曲线
├─2.2 梯度提升树(5):控制有放回随机抽样,参数subsample
├─2.3 梯度提升树(6):迭代决策树:重要参数eta
├─2.3 梯度提升树(7):迭代决策树:重要参数eta
├─3.1 XGBoost的智慧 (1):选择弱评估器:重要参数booster
├─3.2 XGBoost的智慧 (2):XGBoost的目标函数,使用xgboost库建模
├─3.3 XGBoost的智慧 (3):求解XGBoost的目标函数 - 推导过程
├─3.3 XGBoost的智慧 (4):XGboost的目标函数 - 泰勒展开相关问题
├─3.4 XGBoost的智慧 (5):参数化决策树,正则化参数lambda与alpha
├─3.5 XGBoost的智慧 (6):建立目标函数与树结构的直接联系
├─3.5 XGBoost的智慧 (7):最优树结构,求解w和T
├─3.6 XGBoost的智慧 (8):贪婪算法求解最优树
├─3.7 XGBoost的智慧 (9):让树停止生长:参数gamma与工具xgb.cv
├─4.1 XGBoost应用 (1):减轻过拟合:XGBoost中的剪枝参数
├─4.1 XGBoost应用 (2):使用xgb.cv进行剪枝参数的调参
├─4.2 XGBoost应用 (3):使用pickle保存和调用训练好的XGB模型
├─4.2 XGBoost应用 (4):使用joblib保存和调用训练好的XGB模型
├─4.3 XGBoost应用 (5):XGB分类中的样本不平衡问题 - sklearnAPI
├─4.3 XGBoost应用 (6):XGB分类中的样本不平衡问题 - xgboost库
├─4.4 XGBoost应用 (7):XGB应用中的其他问题
(10)\第十章 朴素贝叶斯;目录中文件数:41个
├─0 本周要讲解的内容
├─1.1 为什么需要朴素贝叶斯
├─1.2 概率论基础 - 贝叶斯理论等式
├─1.2.1 瓢虫冬眠:理解条件概率 (1)
├─1.2.1 瓢虫冬眠:理解条件概率 (2)
├─1.2.1 瓢虫冬眠:理解条件概率 (3)
├─1.2.2 贝叶斯的性质与最大后验估计
├─1.2.3 汉堡称重:连续型变量的概率估计 (1)
├─1.2.3 汉堡称重:连续型变量的概率估计 (2)
├─1.3 sklearn中的朴素贝叶斯
├─2.1.1 认识高斯朴素贝叶斯
├─2.1.2 高斯朴素贝叶斯擅长的数据集
├─2.1.3 探索贝叶斯 - 拟合中的特性与运行速度 (1)
├─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)
├─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)
├─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
├─2.2.1 概率类模型的评估指标 (1) - 布里尔分数
├─2.2.1 概率类模型的评估指标 (2) - 布里尔分数可视化
├─2.2.2 概率类模型的评估指标 (3) - 对数损失Logloss
├─2.2.3 概率类模型的评估指标 (4) - 可靠性曲线 (1)
├─2.2.3 概率类模型的评估指标 (5) - 可靠性曲线 (2)
├─2.2.4 概率类模型的评估指标 (6) - 概率分布直方图
├─2.2.5 概率类模型的评估指标 (7) - 概率校准 (1)
├─2.2.5 概率类模型的评估指标 (8) - 概率校准 (2)
├─2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (1) - 认识多项式朴素贝叶斯
├─2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (2) - 数学原理
├─2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (3) - sklearn中的类与参数
├─2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (4) - 来构造一个分类器吧
├─2.3.2 伯努利朴素贝叶斯 (1) - 认识伯努利朴素贝叶斯
├─2.3.2 伯努利朴素贝叶斯 (2) - sklearn中的类与参数
├─2.3.2 伯努利朴素贝叶斯 (3) - 构造一个分类器
├─2.3.3 探索贝叶斯 - 朴素贝叶斯的样本不均衡问题
├─2.3.4 补集朴素贝叶斯 - 处理样本不均衡问题
├─2.3.4 补集朴素贝叶斯 - 补集朴素贝叶斯的原理  (1)
├─2.3.4 补集朴素贝叶斯 - 补集朴素贝叶斯的原理 (2)
├─3.1.1 案例:贝叶斯做文本分类 (1) - 单词计数向量技术
├─3.1.1 案例:贝叶斯做文本分类 (2) - 单词计数向量的问题
├─3.1.2 案例:贝叶斯做文本分类 (3) - TF-IDF技术
├─3.2 案例:贝叶斯做文本分类 (4) - 探索和提取文本数据
├─3.3 案例:贝叶斯做文本分类 (5) - 使用TF-IDF编码文本数据
├─3.4 案例:贝叶斯做文本分类 (6) - 算法应用与概率校准
(11)\第四章 降维算法PCA与手写数字识别;目录中文件数:11个
├─1 降维算法概述
├─2.1 降维究竟怎样实现?
├─2.2 参数 + 案例:高维数据的可视化 (1)
├─2.2 参数 + 案例:高维数据的可视化 (2)
├─2.3 PCA中的SVD,重要参数svd_solver
├─2.3 参数 + 案例:人脸识别中的components_应用
├─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
├─2.4 重要接口 + 案例2:用PCA实现手写数字的噪音过滤
├─2.5 原理,流程,重要属性接口和参数的总结
├─3.1 案例:PCA实现784个特征的手写数字的降维 (1
├─3.2 案例:PCA实现784个特征的手写数字的降维 (2)
(12)\课件
├─开始机器学习之前:配置开发环境
(13)\课件\01 决策树课件数据源码
├─决策树 full version
├─决策树 原理部分源码
├─决策树 案例部分源码
├─决策树原理更新
(14)\课件\010朴素贝叶斯
├─010朴素贝叶斯
├─Naive Bayes源码
├─朴素贝叶斯 full version
(15)\课件\011XGBoost
├─xgboost code
├─XGBoost full version
├─xgboost 代码 + 课件
(16)\课件\02随机森林
├─随机森林
(17)\课件\03数据预处理和特征工程
├─数据预处理与特征工程 full version
├─数据预处理与特征工程 full version
├─数据预处理和特征工程 - 数据
(18)\课件\04主成分分析PCA与奇异值分解SVD
├─降维算法 full version
(19)\课件\05逻辑回归与评分卡
├─评分卡模型
├─逻辑回归 full version
├─逻辑回归课件 + 数据
(20)\课件\06聚类算法Kmeans
├─聚类算法KMeans EDU version
├─聚类算法与Kmeans
├─聚类算法与Kmeans代码
(21)\课件\07支持向量机上
(22)\课件\08支持向量机下
├─SVM (下) - 源码
├─SVM (下) full version
├─SVM 2 - 案例部分源码
├─SVM 2 - 理论部分源码
(23)\课件\09回归大家族:线性回归,岭回归,Lasso与多项式回归
├─线性回归 - 代码
├─线性回归 课件 + 代码
├─线性回归大家族
(24)\课件\01 决策树课件数据源码
├─决策树 原理部分源码
├─决策树 案例部分源码
(25)\课件\011XGBoost
(26)\课件\02随机森林
(27)\课件\03数据预处理和特征工程
(28)\课件\04主成分分析PCA与奇异值分解SVD
(29)\课件\05逻辑回归与评分卡
├─评分卡模型
├─逻辑回归
(30)\课件\06聚类算法Kmeans
(31)\课件\07支持向量机上
(32)\课件\08支持向量机下



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4主成分分析PCA与奇异值分解SVD
(29)\课件\05逻辑回归与评分卡
├─评分卡模型
├─逻辑回归
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发表于 2019-11-14 14:45:12 | 显示全部楼层
3.2 案例:贝叶斯做文本分类 (4) - 探索和提取文本数据
├─3.3 案例:贝叶斯做文本分类 (5) - 使用TF-IDF编码文本数据
├─3.4 案例:贝叶斯做文本分类 (6) - 算法应用与概率校准
(11)\第四章 降维算法PCA与手写数字识别;目录中文件数:11个
├─1 降维算法概述
├─2.1 降维究竟怎样实现?
├─2.2 参数 + 案例:高维数据的可视化 (1)
├─2.2 参数 + 案例:高维数据的可视化 (2)
├─2.3 PCA中的SVD,重要
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发表于 2019-11-14 16:52:55 | 显示全部楼层
分分析PCA与奇异值分解SVD
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发表于 2019-11-14 21:17:30 | 显示全部楼层
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发表于 2019-11-14 21:34:49 | 显示全部楼层
RE: 机器学习重磅成员Sklearn实战教程 有史以来最详细的Sklearn课程 附大数据医疗实战 [修改]RE: 机器学习重磅成员Sklearn实战教程 有史以来最详细的Sklearn课程 附大数据医疗实战 [修改]RE: 机器学习重磅成员Sklearn实战教程 有史以来最详细的Sklearn课程 附大数据医疗实战 [修改]RE: 机器学习重磅成员Sklearn实战教程 有史以来最详细的Sklearn课程 附大数据医疗实战 [修改]RE: 机器学习重磅成员Sklearn实战教程 有史以来最详细的Sklearn课程 附大数据医疗实战 [修改]
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发表于 2019-11-14 21:36:25 | 显示全部楼层
后面的保持好队形!
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