【編碼教程】python數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)

 名師講座課程簡(jiǎn)介：

【編碼教程】python數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)

適用人群

數(shù)據(jù)分析,機(jī)器學(xué)習(xí),數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域研究者。Python語(yǔ)言使用者。

課程概述

【云課堂數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)銷冠課程，超5000名小伙伴加入】

【連續(xù)多年榮獲云課堂金云獎(jiǎng)最佳課程獎(jiǎng)”，人工智能類唯一”獲獎(jiǎng)?wù)n程，最佳合作伙伴】

【課程同名配套教材《跟著迪哥學(xué)Python數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》現(xiàn)已出版，加入課程免費(fèi)送配套PDF版教材】

課程特色：

１、機(jī)器學(xué)習(xí)算法全面覆蓋，每個(gè)算法均有配套項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)！

２、通俗易懂，用最接地氣的方式講解復(fù)雜的算法與代碼！

３、五年沉底，精選配套案例，打造最適合初學(xué)者的實(shí)戰(zhàn)路線圖！

４、同名配套教材免費(fèi)提供，課程持續(xù)更新，永久有效！

目錄

章節(jié)1:課程介紹與學(xué)習(xí)路線解讀試看

課時(shí)1視頻課程整體內(nèi)容介紹（主題與大綱）04:54可試看

課時(shí)2視頻學(xué)習(xí)常見(jiàn)問(wèn)題解讀07:59可試看

課時(shí)3文本專屬配套教材下載（需PC網(wǎng)頁(yè)登錄）可試看

章節(jié)2:人工智能入門(mén)指南（有基礎(chǔ)的同學(xué)請(qǐng)略過(guò)！）試看

課時(shí)4視頻AI時(shí)代首選Python09:20可試看

課時(shí)5視頻Python我該怎么學(xué)04:21可試看

課時(shí)6視頻人工智能的核心-機(jī)器學(xué)習(xí)10:35可試看

課時(shí)7視頻機(jī)器學(xué)習(xí)怎么學(xué)？08:37

課時(shí)8視頻算法推導(dǎo)與案例08:19

章節(jié)3:Python科學(xué)計(jì)算庫(kù)-Numpy（課程代碼在目錄）試看

課時(shí)9視頻課程環(huán)境配置05:38

課時(shí)10視頻課件使用方法與notebook路徑配置14:01

課時(shí)11視頻Numpy工具包概述09:59可試看

課時(shí)12視頻數(shù)組結(jié)構(gòu)08:35

課時(shí)13視頻屬性與賦值操作10:30

課時(shí)14視頻數(shù)據(jù)索引方法11:00

課時(shí)15視頻數(shù)值計(jì)算方法08:15

課時(shí)16視頻排序操作04:51

課時(shí)17視頻數(shù)組形狀06:36

課時(shí)18視頻數(shù)組生成常用函數(shù)08:25

課時(shí)19視頻隨機(jī)模塊05:33

課時(shí)20視頻讀寫(xiě)模塊05:56

課時(shí)21文本本章數(shù)據(jù)代碼下載(需PC登錄，點(diǎn)擊左下角參考資料)

章節(jié)4:python數(shù)據(jù)分析處理庫(kù)-Pandas

課時(shí)22視頻Pandas工具包使用簡(jiǎn)介08:32

課時(shí)23視頻數(shù)據(jù)信息讀取與展示12:05

課時(shí)24視頻索引方法04:34

課時(shí)25視頻groupby函數(shù)使用方法05:22

課時(shí)26視頻數(shù)值運(yùn)算11:15

課時(shí)27視頻merge合并操作07:14

課時(shí)28視頻pivot數(shù)據(jù)透視表10:02

課時(shí)29視頻時(shí)間操作10:18

課時(shí)30視頻apply自定義函數(shù)08:58

課時(shí)31視頻常用操作06:43

課時(shí)32視頻字符串操作07:32

課時(shí)33文本本章數(shù)據(jù)代碼下載(需PC登錄，點(diǎn)擊左下角參考資料)

章節(jié)5:Python數(shù)據(jù)可視化庫(kù)-Matplotlib

課時(shí)34視頻Matplotlib概述11:44

課時(shí)35視頻子圖與標(biāo)注21:16

課時(shí)36視頻風(fēng)格設(shè)置04:50

課時(shí)37視頻條形圖14:48

課時(shí)38視頻條形圖細(xì)節(jié)15:14

課時(shí)39視頻條形圖外觀15:40

課時(shí)40視頻盒圖繪制09:09

課時(shí)41視頻盒圖細(xì)節(jié)14:41

課時(shí)42視頻繪圖細(xì)節(jié)設(shè)置13:48

課時(shí)43視頻繪圖細(xì)節(jié)設(shè)置212:36

課時(shí)44視頻直方圖與散點(diǎn)圖18:05

課時(shí)45視頻3D圖繪制20:05

課時(shí)46視頻pie圖15:00

課時(shí)47視頻子圖布局14:39

課時(shí)48視頻結(jié)合pandas與sklearn14:03

課時(shí)49文本本章數(shù)據(jù)代碼下載(需PC登錄，點(diǎn)擊左下角參考資料)

章節(jié)6:Python可視化庫(kù)Seaborn試看

課時(shí)50視頻Seaborn簡(jiǎn)介02:44可試看

課時(shí)51視頻整體布局風(fēng)格設(shè)置07:47

課時(shí)52視頻風(fēng)格細(xì)節(jié)設(shè)置06:49

課時(shí)53視頻調(diào)色板10:39

課時(shí)54視頻調(diào)色板顏色設(shè)置08:17

課時(shí)55視頻單變量分析繪圖09:37

課時(shí)56視頻回歸分析繪圖08:53

課時(shí)57視頻多變量分析繪圖10:36

課時(shí)58視頻分類屬性繪圖09:40

課時(shí)59視頻Facetgrid使用方法08:49

課時(shí)60視頻Facetgrid繪制多變量08:29

課時(shí)61文本本章數(shù)據(jù)代碼下載(需PC登錄，點(diǎn)擊左下角參考資料)

課時(shí)62視頻熱度圖繪制14:19

章節(jié)7:K近鄰算法實(shí)戰(zhàn)試看

課時(shí)63視頻K近鄰算法概述15:47可試看

課時(shí)64視頻模型的評(píng)估10:39

課時(shí)65視頻數(shù)據(jù)預(yù)處理11:25

課時(shí)66文本本章數(shù)據(jù)代碼下載(需PC登錄，點(diǎn)擊左下角參考資料)

課時(shí)67視頻sklearn庫(kù)與功能14:42

課時(shí)68視頻多變量KNN模型16:37

章節(jié)8:線性回歸算法原理推導(dǎo)試看

課時(shí)69視頻回歸問(wèn)題概述07:11

課時(shí)70視頻誤差項(xiàng)定義09:41可試看

課時(shí)71視頻獨(dú)立同分布的意義07:32

課時(shí)72視頻似然函數(shù)的作用10:50

課時(shí)73視頻參數(shù)求解11:11

課時(shí)74文本所有算法PPT匯總下載

章節(jié)9:梯度下降策略

課時(shí)75視頻梯度下降通俗解釋08:34

課時(shí)76視頻參數(shù)更新方法08:17

課時(shí)77視頻優(yōu)化參數(shù)設(shè)置08:51

章節(jié)10:邏輯回歸算法

課時(shí)78視頻邏輯回歸算法原理08:23

課時(shí)79視頻化簡(jiǎn)與求解09:09

章節(jié)11:案例實(shí)戰(zhàn)：Python實(shí)現(xiàn)邏輯回歸與梯度下降策略

課時(shí)80文本本章數(shù)據(jù)代碼下載(需PC登錄，點(diǎn)擊左下角參考資料)

課時(shí)81視頻Python實(shí)現(xiàn)邏輯回歸任務(wù)概述07:34

課時(shí)82視頻完成梯度下降模塊12:51

課時(shí)83視頻停止策略與梯度下降案例10:55

課時(shí)84視頻實(shí)驗(yàn)對(duì)比效果10:25

章節(jié)12:項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-交易數(shù)據(jù)異常檢測(cè)

課時(shí)85視頻任務(wù)目標(biāo)解讀08:09

課時(shí)86視頻項(xiàng)目挑戰(zhàn)與解決方案制定12:36

課時(shí)87視頻數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理11:20

課時(shí)88視頻下采樣數(shù)據(jù)集制作06:08

課時(shí)89視頻交叉驗(yàn)證07:16

課時(shí)90視頻數(shù)據(jù)集切分06:00

課時(shí)91視頻模型評(píng)估方法與召回率10:30

課時(shí)92視頻正則化懲罰項(xiàng)11:48

課時(shí)93視頻訓(xùn)練邏輯回歸模型11:20

課時(shí)94視頻混淆矩陣評(píng)估分析10:22

課時(shí)95視頻測(cè)試集遇到的問(wèn)題05:20

課時(shí)96視頻閾值對(duì)結(jié)果的影響10:34

課時(shí)97視頻SMOTE樣本生成策略07:38

課時(shí)98視頻過(guò)采樣效果與項(xiàng)目總結(jié)08:00

課時(shí)99文本本章數(shù)據(jù)代碼下載(需PC登錄，點(diǎn)擊左下角參考資料)

章節(jié)13:決策樹(shù)算法

課時(shí)100視頻決策樹(shù)算法概述08:29

課時(shí)101視頻熵的作用06:39

課時(shí)102視頻信息增益原理08:41

課時(shí)103視頻決策樹(shù)構(gòu)造實(shí)例07:40

課時(shí)104視頻信息增益率與gini系數(shù)06:07

課時(shí)105視頻預(yù)剪枝方法08:02

課時(shí)106視頻后剪枝方法06:54

課時(shí)107視頻回歸問(wèn)題解決05:54

章節(jié)14:案例實(shí)戰(zhàn)：使用sklearn構(gòu)造決策樹(shù)模型

課時(shí)108文本本章數(shù)據(jù)代碼下載(需PC登錄，點(diǎn)擊左下角參考資料)

課時(shí)109視頻決策樹(shù)復(fù)習(xí)08:55

課時(shí)110視頻決策樹(shù)涉及參數(shù)11:09

課時(shí)111視頻樹(shù)可視化與sklearn庫(kù)簡(jiǎn)介18:14

課時(shí)112視頻sklearn參數(shù)選擇11:46

章節(jié)15:集成算法與隨機(jī)森林

課時(shí)113視頻集成算法-隨機(jī)森林12:03

課時(shí)114視頻特征重要性衡量13:51

課時(shí)115視頻提升模型11:15

課時(shí)116視頻堆疊模型07:09

章節(jié)16:案例實(shí)戰(zhàn)：集成算法建模實(shí)戰(zhàn)試看

課時(shí)117文本本章數(shù)據(jù)代碼下載(需PC登錄，點(diǎn)擊左下角參考資料)

課時(shí)118視頻集成算法實(shí)例概述10:51可試看

課時(shí)119視頻ROC與AUC指標(biāo)10:03

課時(shí)120視頻基礎(chǔ)模型09:32

課時(shí)121視頻集成實(shí)例18:53

課時(shí)122視頻Stacking模型14:16

課時(shí)123視頻效果改進(jìn)11:09

章節(jié)17:基于隨機(jī)森林的氣溫預(yù)測(cè)

課時(shí)124視頻基于隨機(jī)森林的氣溫預(yù)測(cè)任務(wù)概述09:05

課時(shí)125視頻基本隨機(jī)森林模型建立09:09

課時(shí)126視頻可視化展示與特征重要性12:58

課時(shí)127視頻加入新的數(shù)據(jù)與特征10:24

課時(shí)128視頻數(shù)據(jù)與特征對(duì)結(jié)果的影響08:24

課時(shí)129視頻效率對(duì)比分析08:14

課時(shí)130視頻網(wǎng)格與隨機(jī)參數(shù)選擇07:51

課時(shí)131視頻隨機(jī)參數(shù)選擇方法實(shí)踐09:46

課時(shí)132視頻調(diào)參優(yōu)化細(xì)節(jié)10:12

課時(shí)133文本本章數(shù)據(jù)代碼下載

章節(jié)18:貝葉斯算法

課時(shí)134視頻貝葉斯算法概述06:58

課時(shí)135視頻貝葉斯推導(dǎo)實(shí)例07:38

課時(shí)136視頻貝葉斯拼寫(xiě)糾錯(cuò)實(shí)例11:46

課時(shí)137視頻垃圾郵件過(guò)濾實(shí)例14:10

課時(shí)138視頻貝葉斯實(shí)現(xiàn)拼寫(xiě)檢查器12:21

章節(jié)19:Python文本數(shù)據(jù)分析：新聞分類任務(wù)

課時(shí)139文本本章數(shù)據(jù)代碼下載(需PC登錄，點(diǎn)擊左下角參考資料)

課時(shí)140視頻文本分析與關(guān)鍵詞提取12:11

課時(shí)141視頻相似度計(jì)算11:44

課時(shí)142視頻新聞數(shù)據(jù)與任務(wù)簡(jiǎn)介10:20

課時(shí)143視頻TF-IDF關(guān)鍵詞提取13:28

課時(shí)144視頻LDA建模09:10

課時(shí)145視頻基于貝葉斯算法進(jìn)行新聞分類14:53

章節(jié)20:支持向量機(jī)

課時(shí)146視頻支持向量機(jī)算法要解決的問(wèn)06:00

課時(shí)147視頻距離的定義07:05

課時(shí)148視頻要優(yōu)化的目標(biāo)07:54

課時(shí)149視頻目標(biāo)函數(shù)10:12

課時(shí)150視頻拉格朗日乘子法08:57

課時(shí)151視頻SVM求解10:14

課時(shí)152視頻支持向量的作用07:53

課時(shí)153視頻軟間隔問(wèn)題06:00

課時(shí)154視頻核函數(shù)問(wèn)題11:56

章節(jié)21:案例：SVM調(diào)參實(shí)例

課時(shí)155文本本章數(shù)據(jù)代碼下載(需PC登錄，點(diǎn)擊左下角參考資料)

課時(shí)156視頻支持向量機(jī)所能帶來(lái)的效果08:55

課時(shí)157視頻決策邊界可視化展示09:52

課時(shí)158視頻軟間隔的作用10:31

課時(shí)159視頻非線性SVM06:52

課時(shí)160視頻核函數(shù)的作用與效果16:15

章節(jié)22:聚類算法-Kmeans

課時(shí)161視頻KMEANS算法概述11:34

課時(shí)162視頻KMEANS工作流程09:42

課時(shí)163視頻KMEANS迭代可視化展示08:20

課時(shí)164視頻使用Kmeans進(jìn)行圖像壓縮07:58

章節(jié)23:聚類算法-DBSCAN

課時(shí)165視頻DBSCAN聚類算法11:04

課時(shí)166視頻DBSCAN工作流程15:03

課時(shí)167視頻DBSCAN可視化展示08:52

章節(jié)24:案例實(shí)戰(zhàn)：聚類實(shí)踐分析

課時(shí)168文本本章數(shù)據(jù)代碼下載(需PC登錄，點(diǎn)擊左下角參考資料)

課時(shí)169視頻Kmenas算法常用操作09:21

課時(shí)170視頻聚類結(jié)果展示04:45

課時(shí)171視頻建模流程解讀10:45

課時(shí)172視頻不穩(wěn)定結(jié)果04:14

課時(shí)173視頻評(píng)估指標(biāo)-Inertia07:24

課時(shí)174視頻如何找到合適的K值06:55

課時(shí)175視頻輪廓系數(shù)的作用09:15

課時(shí)176視頻Kmenas算法存在的問(wèn)題07:19

課時(shí)177視頻應(yīng)用實(shí)例-圖像分割13:45

課時(shí)178視頻半監(jiān)督學(xué)習(xí)12:23

課時(shí)179視頻DBSCAN算法08:10

章節(jié)25:降維算法-PCA主成分分析

課時(shí)180視頻PCA降維概述08:39

課時(shí)181視頻PCA要優(yōu)化的目標(biāo)12:22

課時(shí)182視頻PCA求解10:18

課時(shí)183視頻PCA實(shí)例08:34

章節(jié)26:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

課時(shí)184視頻初識(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)11:28

課時(shí)185視頻計(jì)算機(jī)視覺(jué)所面臨的挑戰(zhàn)09:40

課時(shí)186視頻K近鄰嘗試圖像分類10:01

課時(shí)187視頻超參數(shù)的作用10:31

課時(shí)188視頻線性分類原理09:35

課時(shí)189視頻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-損失函數(shù)09:18

課時(shí)190視頻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-正則化懲罰項(xiàng)07:19

課時(shí)191視頻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-softmax分類器13:39

課時(shí)192視頻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-最優(yōu)化形象解讀06:47

課時(shí)193視頻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-梯度下降細(xì)節(jié)問(wèn)題11:49

課時(shí)194視頻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-反向傳播15:17

課時(shí)195視頻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)10:11

課時(shí)196視頻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例演示10:39

課時(shí)197視頻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過(guò)擬合解決方案15:54

課時(shí)198視頻感受神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大11:30

章節(jié)27:Xgboost集成算法

課時(shí)199視頻集成算法思想05:35

課時(shí)200視頻xgboost基本原理11:07

課時(shí)201視頻xgboost目標(biāo)函數(shù)推導(dǎo)12:18

課時(shí)202視頻Xgboost安裝06:26

課時(shí)203視頻保險(xiǎn)賠償任務(wù)概述13:06

課時(shí)204視頻Xgboost參數(shù)定義09:54

課時(shí)205視頻基礎(chǔ)模型定義08:16

課時(shí)206視頻樹(shù)結(jié)構(gòu)對(duì)結(jié)果的影響12:37

課時(shí)207視頻學(xué)習(xí)率與采樣對(duì)結(jié)果的影響13:01

課時(shí)208文本本章數(shù)據(jù)代碼下載

章節(jié)28:自然語(yǔ)言處理詞向量模型-Word2Vec

課時(shí)209視頻自然語(yǔ)言處理與深度學(xué)習(xí)11:58

課時(shí)210視頻語(yǔ)言模型06:16

課時(shí)211視頻-N-gram模型08:32

課時(shí)212視頻詞向量09:28

課時(shí)213視頻神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型10:03

課時(shí)214視頻Hierarchical Softmax10:01

課時(shí)215視頻CBOW模型實(shí)例11:21

課時(shí)216視頻CBOW求解目標(biāo)05:39

課時(shí)217視頻梯度上升求解10:11

課時(shí)218視頻負(fù)采樣模型07:15

章節(jié)29:使用Gensim庫(kù)構(gòu)造中文維基百度數(shù)據(jù)詞向量模型

課時(shí)219文本本章數(shù)據(jù)代碼下載(需PC登錄，點(diǎn)擊左下角參考資料)

課時(shí)220視頻使用Gensim庫(kù)構(gòu)造詞向量06:22

課時(shí)221視頻維基百科中文數(shù)據(jù)處理10:27

課時(shí)222視頻Gensim構(gòu)造word2vec模型08:52

課時(shí)223視頻測(cè)試模型相似度結(jié)果07:42

章節(jié)30:模型評(píng)估方法

課時(shí)224視頻Sklearn工具包簡(jiǎn)介04:56

課時(shí)225視頻數(shù)據(jù)集切分07:15

課時(shí)226視頻交叉驗(yàn)證的作用11:03

課時(shí)227視頻交叉驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)分析14:51

課時(shí)228視頻混淆矩陣07:52

課時(shí)229視頻評(píng)估指標(biāo)對(duì)比分析12:13

課時(shí)230視頻閾值對(duì)結(jié)果的影響08:26

課時(shí)231視頻ROC曲線08:58

課時(shí)232文本本章數(shù)據(jù)代碼下載

章節(jié)31:Python庫(kù)分析科比生涯數(shù)據(jù)試看

課時(shí)233文本本章數(shù)據(jù)代碼下載(需PC登錄，點(diǎn)擊左下角參考資料)

課時(shí)234視頻Kobe Bryan生涯數(shù)據(jù)讀取與簡(jiǎn)介07:45可試看

課時(shí)235視頻特征數(shù)據(jù)可視化展示11:41

課時(shí)236視頻數(shù)據(jù)預(yù)處理12:32

課時(shí)237視頻使用Scikit-learn建立模型10:12

章節(jié)32:Python時(shí)間序列分析試看

課時(shí)238文本本章數(shù)據(jù)代碼下載(需PC登錄，點(diǎn)擊左下角參考資料)

課時(shí)239視頻章節(jié)簡(jiǎn)介01:03可試看

課時(shí)240視頻Pandas生成時(shí)間序列11:28

課時(shí)241視頻Pandas數(shù)據(jù)重采樣09:22

課時(shí)242視頻Pandas滑動(dòng)窗口07:47

課時(shí)243視頻數(shù)據(jù)平穩(wěn)性與差分法11:10

課時(shí)244視頻ARIMA模型10:34

課時(shí)245視頻相關(guān)函數(shù)評(píng)估方法10:46

課時(shí)246視頻建立ARIMA模型07:48

課時(shí)247視頻參數(shù)選擇12:40

課時(shí)248視頻股票預(yù)測(cè)案例09:57

課時(shí)249視頻使用tsfresh庫(kù)進(jìn)行分類任務(wù)12:04

課時(shí)250視頻維基百科詞條EDA14:30

章節(jié)33:機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-貸款申請(qǐng)最大化利潤(rùn)

課時(shí)251文本本章數(shù)據(jù)代碼下載(需PC登錄，點(diǎn)擊左下角參考資料)

課時(shí)252視頻數(shù)據(jù)清洗過(guò)濾無(wú)用特征12:08

課時(shí)253視頻數(shù)據(jù)預(yù)處理10:12

課時(shí)254視頻獲得最大利潤(rùn)的條件與做法13:26

課時(shí)255視頻預(yù)測(cè)結(jié)果并解決樣本不均衡問(wèn)題12:47

章節(jié)34:機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-用戶流失預(yù)警

課時(shí)256文本本章數(shù)據(jù)代碼下載(需PC登錄，點(diǎn)擊左下角參考資料)

課時(shí)257視頻數(shù)據(jù)背景介紹06:35

課時(shí)258視頻數(shù)據(jù)預(yù)處理10:05

課時(shí)259視頻嘗試多種分類器效果08:32

課時(shí)260視頻結(jié)果衡量指標(biāo)的意義19:50

課時(shí)261視頻應(yīng)用閾值得出結(jié)果06:26

章節(jié)35:探索性數(shù)據(jù)分析-足球賽事數(shù)據(jù)集試看

課時(shí)262文本本章數(shù)據(jù)代碼下載(需PC登錄，點(diǎn)擊左下角參考資料)

課時(shí)263視頻內(nèi)容簡(jiǎn)介02:13

課時(shí)264視頻數(shù)據(jù)背景介紹10:30可試看

課時(shí)265視頻數(shù)據(jù)讀取與預(yù)處理13:09

課時(shí)266視頻數(shù)據(jù)切分模塊14:42

課時(shí)267視頻缺失值可視化分析13:27

課時(shí)268視頻特征可視化展示12:23

課時(shí)269視頻多特征之間關(guān)系分析11:21

課時(shí)270視頻報(bào)表可視化分析10:38

課時(shí)271視頻紅牌和膚色的關(guān)系17:16

章節(jié)36:探索性數(shù)據(jù)分析-農(nóng)糧組織數(shù)據(jù)集

課時(shí)272視頻數(shù)據(jù)背景簡(jiǎn)介11:05

課時(shí)273視頻數(shù)據(jù)切片分析17:26

課時(shí)274視頻單變量分析15:21

課時(shí)275視頻峰度與偏度11:37

課時(shí)276視頻數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)變換09:43

課時(shí)277視頻數(shù)據(jù)分析維度06:55

課時(shí)278視頻變量關(guān)系可視化展示12:22

章節(jié)37:機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)-HTTP日志聚類分析

課時(shí)279視頻建立特征工程17:25

課時(shí)280視頻特征數(shù)據(jù)預(yù)處理10:34

課時(shí)281視頻應(yīng)用聚類算法得出異常IP點(diǎn)

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