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课程文件目录:菜菜的机器学习sklearn讲堂(价值499) [39.2G]

01章 决策树与泰坦尼克号生计猜测

1.导言,sklearn入门

2.决策树:概述

3.1分类树:参数criterion

3.2分类树:完结一棵树,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:重要特色和接口

4.1 回归树:参数,特色和接口

4.2 回归树:穿插验证 (1)

4.3 回归树:穿插验证(2)

4.4 回归树事例:用回归树拟合正弦曲线

5.1 事例:泰坦尼克号生计者猜测 (1)

5.2 事例:泰坦尼克号生计者猜测 (2)

5.3 事例:泰坦尼克号生计者猜测 (3)

5.4 事例:泰坦尼克号生计者猜测 (4)

02章 随机森林与医疗数据集调参

1 集成算法概述

2.1 随机森林分类器

2.2 参数boostrap & oob_score + 重要特色和接口

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 事例:用随机森林添补缺失值 (1)

3.3 事例:用随机森林添补缺失值 (2)

3.4 事例:用随机森林添补缺失值 (3)

3.5 事例:用随机森林添补缺失值 (4)

4. 机器学习中调参的基本思想

5.1. 事例:随机森林在乳腺癌数据上的调参 (1)

5.2 事例:随机森林在乳腺癌数据上的调参 (2)

03章 数据预处理与特征工程

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:处理接连型数据

2.1 特征挑选1:过滤法-方差过滤 (1)

2.2 特征挑选2:过滤法-方差过滤 (2)

2.3 特征挑选3:过滤法-卡方过滤

2.4 特征挑选4:过滤法-F查验和互信息法 (1)

2.5 特征挑选5:过滤法-互信息法(2) + 总结

2.6 特征挑选6:嵌入法 (1)

2.7 特征挑选7:嵌入法 (2)

2.8 特征挑选8:包装法 + 总结

04章 降维算法PCA与手写数字辨认

1 降维算法概述

2.1 降维终究怎样完结?

2.2 参数 + 事例:高维数据的可视化 (1)

2.2 参数 + 事例: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 + 事例:人脸辨认中的components_运用.mp4

2.4 重要接口 + 事例1:用人脸辨认看PCA降维后的信息保存量

2.4 重要接口 + 事例2:用PCA完结手写数字的噪音过滤

2.5 原理,流程,重要特色接口和参数的总结

3.1 事例:PCA完结784个特征的手写数字的降维 (1

3.2 事例:PCA完结784个特征的手写数字的降维 (2)

05章 逻辑回归和信誉评分卡

0 前语

1.1 逻辑回归概述:名为“回归”的分类器

1.2 为什么需求逻辑回归

1.3 sklearn傍边的逻辑回归

2.1.1 二元逻辑回归的丢失函数

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进程

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 事例:评分卡与完好的模型开发流程

3.2.1~2 事例:评分卡 – 数据预处理(1) – 重复值与缺失值

3.2.3 事例:评分卡 – 数据预处理 (2) – 异常值

3.2.4 事例:评分卡 – 数据预处理 (3) – 标准化

3.2.5 事例:评分卡 – 数据预处理 (4) – 样本不均衡问题

3.2.6 事例:评分卡 – 数据预处理 (5) – 保存练习集和测验集数据

3.3 事例:评分卡 – 分箱 (1) – 概述与概念

3.3.1 事例:评分卡 – 分箱 (2) – 等频分箱 (1)

3.3.1 事例:评分卡 – 分箱 (3) – 等频分箱 (2)

3.3.2 事例:评分卡 – 分箱 (4) – 选学阐明

3.3.3 事例:评分卡 – 分箱 (5) – 核算WOE与IV

3.3.4 事例:评分卡 – 分箱 (6) – 卡方查验、箱体兼并、IV值等

3.3.5 事例:评分卡 – 分箱 (7) – 包装分箱函数

3.3.6 事例:评分卡 – 分箱 (8) – 包装判别分箱个数的函数

3.3.7 事例:评分卡 – 分箱 (9) – 对一切特征进行分箱

3.4 事例:评分卡 – 映射数据 (1)

3.4 事例:评分卡 – 映射数据 (2)

3.5 事例:评分卡 – 建模与模型验证

3.6 事例:评分卡 – 评分卡的输出和树立

06章 聚类算法与量化事例

0 概述

1.1 无监督学习概述,聚类vs分类

1.2 sklearn傍边的聚类算法

2.1 Kmeans是怎样作业的?

2.2 & 2.3 簇内平方和,时刻复杂度

3.1.1 KMeans – 重要参数n_clusters

3.1.2 聚类算法的模型评价方针 (1)

3.1.2 聚类算法的模型评价方针 (2) – 概括系数

3.1.2 聚类算法的模型评价方针 (3) – CHI

3.1.3 事例:概括系数找最佳n_clusters (1)

3.1.3 事例:概括系数找最佳n_clusters (2)

3.1.3 事例:概括系数找最佳n_clusters (3)

3.2 重要参数init & random_state & n_init:初始质心怎样决议?

3.3 重要参数max_iter & tol:怎样让聚类停下来?

3.5 重要特色与接口 & 函数k_means

4 事例:Kmeans做矢量量化 (1):事例布景

4 事例:Kmeans做矢量量化 (2)

4 事例:Kmeans做矢量量化 (3)

4 事例:Kmeans做矢量量化 (4)

07章 支撑向量机与医疗数据集调参

0 本周要学习什么

1.1 支撑向量机概述:最强壮的机器学习算法

1.2 支撑向量机是怎样作业的 & sklearn中的SVM

2.1.1 线性SVC的丢失函数 (1)

2.1.1 线性SVC的丢失函数 (2)

2.1.2 函数距离与几许距离

2.1.3.1 丢失函数的拉格朗日乘数形状

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端后续进程

2.1.4 SVM求解可视化 (1):了解等高线函数contour

2.1.4 SVM求解可视化 (2):了解网格制造函数meshgrid与vstack

2.1.4 SVM求解可视化 (3):建模,制作图画并包装函数

2.1.4 SVM求解可视化 (4):探究树立好的模型

2.1.4 SVM求解可视化(5):非线性数据集上的推行与3D可视化

2.1.4 SVM求解可视化(6):Jupyter Notebook中的3D交互功用

2.2.1 & 2.2.2 非线性SVM与核函数:重要参数kernel

2.2.3 事例:怎样选取最佳核函数 (1)

2.2.3 事例:怎样选取最佳核函数 (2)

2.2.4 事例:在乳腺癌数据集上探究核函数的性质

2.2.5 事例:在乳腺癌数据集上对核函数进行调参 (1)

2.2.5 事例:在乳腺癌数据集上对核函数进行调参 (2)

2.3.1 SVM在软距离数据上的推行

2.3.2 重要参数C & 总结

08章 支撑向量机与Kaggle事例:澳大利亚气候数据集

0 目录:本周将学习什么内容

1.1 简略温习支撑向量机的基本原理

1.2 参数C的深化了解:多个支撑向量存在的理由

1.3 二分类SVC中的样本不均衡问题

1.3 怎样运用参数class_weight (1)

1.3 怎样运用参数class_weight (2)

2 SVC的模型评价方针

2.1 混杂矩阵与精确率

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

2.1.3 对大都类样本的关心:特异度Specificity和假正率

2.1.4 sklearn中的混杂矩阵

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做概率猜测

2.2.3 制作ROC曲线 (1)

2.2.3 制作ROC曲线 (2)

2.2.3 制作ROC曲线 (3)

2.2.4 sklearn中的ROC曲线和AUC面积

2.2.5 运用ROC曲线求解最佳阈值

3 选学阐明:运用SVC时的其他考虑

4 事例:猜测明日是否会下雨 – 事例布景

4.1 事例:导库导数据,探究特征

4.2 事例:分集,优先处理标签

4.3.1 事例:描述性计算,处理异常值

4.3.2 事例:实际数据上的数据预处理 – 处理时刻

4.3.3 事例:实际数据上的数据预处理 – 处理地址 (1)

4.3.3 事例:实际数据上的数据预处理 – 处理地址 (2)

4.3.3 事例:实际数据上的数据预处理 – 处理地址 (3)

4.3.3 事例:实际数据上的数据预处理 – 处理地址 (4)

4.3.4 事例:实际数据上的数据预处理 – 添补分类型变量的缺失值

4.3.5 事例:实际数据上的数据预处理 – 编码分类型变量

4.3.6 & 4.3.7 事例:实际数据集上的数据预处理:接连型变量

4.4 事例:建模与模型评价 (1)

4.4 事例:建模与模型评价 (2)

4.5.1 事例:模型调参:寻求最高的recall

4.5.2 事例:模型调参:寻求最高的精确度 (1)

4.5.2 事例:模型调参:寻求最高的精确度 (2)

4.5.3 事例:模型调参:寻求精确度与recall的平衡

4.6 SVM总结与结语

09章 回归大家族:线性,岭回归,Lasso,多项式

0 本周要学习什么.mp4

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丢失函数

2.2 用最小二乘法求解多元线性回归的进程

2.3 多元线性回归的参数,特色及建模代码

3.1 回归类模型的评价方针:是否猜测精确?

3.2 回归类模型的评价方针:是否拟合了满足的信息?

4.1 多重共线性:意义,数学,以及处理方案

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 为岭回归挑选最佳正则化参数

4.3.1 Lasso处理多重共线性

4.3.2 Lasso的中心作用:特征挑选

4.3.3 Lasso挑选最佳正则化参数

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体现

5.1.3 线性vs非线性模型 (2):拟合,效果与特色

5.2 离散化:协助线性回归处理非线性问题

5.3.1 多项式对数据做了什么?

5.3.2 多项式回归提高模型体现

5.3.3 多项式回归的可解释性

5.3.4 多项式回归:线性仍是非线性模型? + 本周结语

10章 朴素贝叶斯

0 本周要解说的内容

1.1 为什么需求朴素贝叶斯

1.2 概率论根底 – 贝叶斯理论等式

1.2.1 瓢虫蛰伏:了解条件概率 (1)

1.2.1 瓢虫蛰伏:了解条件概率 (2)

1.2.1 瓢虫蛰伏:了解条件概率 (3)

1.2.2 贝叶斯的性质与最大后验估量

1.2.3 汉堡称重:接连型变量的概率估量 (1)

1.2.3 汉堡称重:接连型变量的概率估量 (2)

1.3 sklearn中的朴素贝叶斯

2.1.1 知道高斯朴素贝叶斯

2.1.2 高斯朴素贝叶斯拿手的数据集

2.1.3 探究贝叶斯 – 拟合中的特性与运转速度 (1)

2.1.3 探究贝叶斯 – 拟合中的特性与运转速度 (2) – 代码解说 (1)

2.1.3 探究贝叶斯 – 拟合中的特性与运转速度 (3) – 代码解说 (2)

2.1.3 探究贝叶斯 – 拟合中的特性与运转速度 (4) – 剖析与定论

2.2.1 概率类模型的评价方针 (1) – 布里尔分数

2.2.1 概率类模型的评价方针 (2) – 布里尔分数可视化

2.2.2 概率类模型的评价方针 (3) – 对数丢失Logloss

2.2.3 概率类模型的评价方针 (4) – 可靠性曲线 (1)

2.2.3 概率类模型的评价方针 (5) – 可靠性曲线 (2)

2.2.4 概率类模型的评价方针 (6) – 概率散布直方图

2.2.5 概率类模型的评价方针 (7) – 概率校准 (1)

2.2.5 概率类模型的评价方针 (8) – 概率校准 (2)

2.3.1 多项式朴素贝叶斯 (1) – 知道多项式朴素贝叶斯

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) – 来结构一个分类器吧

2.3.2 伯努利朴素贝叶斯 (1) – 知道伯努利朴素贝叶斯

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) – 结构一个分类器

2.3.3 探究贝叶斯 – 朴素贝叶斯的样本不均衡问题

2.3.4 补集朴素贝叶斯 – 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)

2.3.4 补集朴素贝叶斯 – 处理样本不均衡问题

3.1.1 事例:贝叶斯做文本分类 (1) – 单词计数向量技能

3.1.1 事例:贝叶斯做文本分类 (2) – 单词计数向量的问题

3.1.2 事例:贝叶斯做文本分类 (3) – TF-IDF技能

3.2 事例:贝叶斯做文本分类 (4) – 探究和提取文本数据

3.3 事例:贝叶斯做文本分类 (5) – 运用TF-IDF编码文本数据

3.4 事例:贝叶斯做文本分类 (6) – 算法运用与概率校准

11章 XGBoost

0 本周要学习什么

1 XGBoost前瞻:装置xgboost,xgboost库与skleanAPI

2.1 梯度提高树(1):集成算法回忆,重要参数n_estimators

2.1 梯度提高树(2):参数n_estimators下的建模

2.1 梯度提高树(3):参数n_estimators的学习曲线

2.1 梯度提高树(4):根据方差-误差窘境改善的学习曲线

2.2 梯度提高树(5):操控有放回随机抽样,参数subsample

2.3 梯度提高树(6):迭代决策树:重要参数eta

2.3 梯度提高树(7):迭代决策树:重要参数eta

3.1 XGBoost的才智 (1):挑选弱评价器:重要参数booster

3.2 XGBoost的才智 (2):XGBoost的方针函数,运用xgboost库建模

3.3 XGBoost的才智 (3):求解XGBoost的方针函数 – 推导进程

3.3 XGBoost的才智 (4):XGboost的方针函数 – 泰勒打开相关问题

3.4 XGBoost的才智 (5):参数化决策树,正则化参数lambda与alpha

3.5 XGBoost的才智 (6):树立方针函数与树结构的直接联络

3.5 XGBoost的才智 (7):最优树结构,求解w和T

3.6 XGBoost的才智 (8):贪婪算法求解最优树

3.7 XGBoost的才智 (9):让树中止成长:参数gamma与东西xgb.cv

4.1 XGBoost运用 (1):减轻过拟合:XGBoost中的剪枝参数

4.1 XGBoost运用 (2):运用xgb.cv进行剪枝参数的调参

4.2 XGBoost运用 (3):运用pickle保存和调用练习好的XGB模型

4.2 XGBoost运用 (4):运用joblib保存和调用练习好的XGB模型

4.3 XGBoost运用 (5):XGB分类中的样本不平衡问题 – sklearnAPI

4.3 XGBoost运用 (6):XGB分类中的样本不平衡问题 – xgboost库

4.4 XGBoost运用 (7):XGB运用中的其他问题

课件

01 决策树课件数据源码

决策树 事例部分源码-checkpoint

决策树 原理部分源码-checkpoint

决策树 事例部分源码

决策树 原理部分源码

决策树 full version

决策树原理更新

data

Taitanic data

test

Tree

Tree

Tree【瑞客论坛 www.ruike1


赢知源 资源网-付费网课 百度网盘资源,百度云盘下载,下载链接,百度云分享,资源共享免费,下载资源,



02随机森林

随机森林 full version

digit recognizor

Record

sample_submission

test

train

03数据预处理和特征工程

record-checkpoint

数据预处理和特征工程 – 数据

数据预处理与特征工程 full version

数据预处理与特征工程 full version

digit recognizor

Narrativedata

record

04主成分剖析PCA与奇异值分解SVD

Record-checkpoint

record2-checkpoint

降维算法 full version

降维算法 full version

digit recognizor

Record

record2

05逻辑回归与评分卡

逻辑回归-checkpoint

评分卡模型-checkpoint

逻辑回归 full version

逻辑回归 full version

逻辑回归

逻辑回归课件 + 数据

评分卡模型

model_data

rankingcard

ScoreData

vali_data

06聚类算法Kmeans

聚类算法与Kmeans-checkpoint

聚类算法与Kmeans

聚类算法与Kmeans代码

聚类算法KMeans EDU version

07支撑向量机上

SVM1-checkpoint

Record

SVM (上) full version

SVM (上) full version

SVM1

08支撑向量机下

SVM 2 – 理论部分源码-checkpoint

Cityclimate

cityll

samplecity

SVM (下) – 源码

SVM (下) full version

SVM (下) full version

SVM 2 – 事例部分源码

SVM 2 – 理论部分源码

SVM数据

weather

weatherAUS5000

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 full version

010朴素贝叶斯

010朴素贝叶斯

朴素贝叶斯 full version

Naive Bayes源码

011XGBoost

Untitled-checkpoint

xgboost code-checkpoint

xgboost 代码 + 课件

xgboost code

XGBoost full version

参考书1

参考书2

参考书3

开端机器学习之前:装备开发环境

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