机器学习Sklearn全套教程（程序员必备）（3.99G）

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『课程目录』:
├─week1
│  ├─2019版-好程序员sklearn-作业
│  │  ├─day1
│  │  │  └─作业
│  │  │          千锋_作业.txt
│  │  │          千锋_滴滴面试题.docx
│  │  │         
│  │  ├─day2
│  │  │      千锋_作业.txt
│  │  │      
│  │  ├─day3
│  │  │      千锋_作业.txt
│  │  │      
│  │  ├─day4
│  │  │      千锋_作业.txt
│  │  │      
│  │  └─day5
│  ├─2019版-好程序员sklearn-源码
│  │  ├─day1
│  │  │  └─代码
│  │  │          千锋_1-KNN模型入门使用.ipynb
│  │  │          千锋_2-KNN算法鸢尾花分类.ipynb
│  │  │          千锋_3-KNN手写数字识别.ipynb
│  │  │          千锋_movies.xlsx
│  │  │         
│  │  ├─day2
│  │  │  └─代码
│  │  │      └─knn
│  │  │          │  千锋_1-KNN模型入门使用.ipynb
│  │  │          │  千锋_2-KNN算法鸢尾花分类.ipynb
│  │  │          │  千锋_3-KNN手写数字识别.ipynb
│  │  │          │  千锋_4-KNN-iris分类.ipynb
│  │  │          │  千锋_5-KNN参数的筛选.ipynb
│  │  │          │  千锋_6-KNN癌症诊断.ipynb
│  │  │          │  千锋_7-KNN-salary.ipynb
│  │  │          │  千锋_cancer.csv
│  │  │          │  千锋_movies.xlsx
│  │  │          │  千锋_salary.txt
│  │  │          │  
│  │  │          └─.ipynb_checkpoints
│  │  │                  千锋_4-KNN-iris分类-checkpoint.ipynb
│  │  │                  千锋_5-KNN参数的筛选-checkpoint.ipynb
│  │  │                  千锋_6-KNN癌症诊断-checkpoint.ipynb
│  │  │                  千锋_7-KNN-salary-checkpoint.ipynb
│  │  │                  
│  │  ├─day3
│  │  │  └─代码
│  │  │      │  千锋_8-encoding.ipynb
│  │  │      │  
│  │  │      └─决策树
│  │  │          │  千锋_1-熵.ipynb
│  │  │          │  千锋_2-决策树使用与原理.ipynb
│  │  │          │  千锋_3-随机森林.ipynb
│  │  │          │  千锋_count.png
│  │  │          │  千锋_count.rar
│  │  │          │  千锋_tree.jpg
│  │  │          │  
│  │  │          └─.ipynb_checkpoints
│  │  │                  千锋_1-熵-checkpoint.ipynb
│  │  │                  千锋_2-决策树使用与原理-checkpoint.ipynb
│  │  │                  千锋_3-随机森林-checkpoint.ipynb
│  │  │                  
│  │  ├─day4
│  │  │  └─代码
│  │  │      ├─决策树
│  │  │      │  │  count.png
│  │  │      │  │  count.rar
│  │  │      │  │  tree.jpg
│  │  │      │  │  千锋_1-熵.ipynb
│  │  │      │  │  千锋_2-决策树使用与原理.ipynb
│  │  │      │  │  千锋_3-随机森林.ipynb
│  │  │      │  │  千锋_4-极限森林.ipynb
│  │  │      │  │  千锋_5-梯度提升树.ipynb
│  │  │      │  │  千锋_6-梯度提升树原理.ipynb
│  │  │      │  │  
│  │  │      │  └─.ipynb_checkpoints
│  │  │      │          1-熵-checkpoint.ipynb
│  │  │      │          2-决策树使用与原理-checkpoint.ipynb
│  │  │      │          3-随机森林-checkpoint.ipynb
│  │  │      │          4-极限森林-checkpoint.ipynb
│  │  │      │          5-梯度提升树-checkpoint.ipynb
│  │  │      │          6-梯度提升树原理-checkpoint.ipynb
│  │  │      │         
│  │  │      └─梯度下降
│  │  │          │  千锋_1-梯度下降.ipynb
│  │  │          │  
│  │  │          └─.ipynb_checkpoints
│  │  │                  千锋_1-梯度下降-checkpoint.ipynb
│  │  │                  
│  │  ├─day5
│  │  │  └─代码
│  │  │          千锋_7-梯度提升分类树原理.ipynb
│  │  │          千锋_gamma预测值.png
│  │  │          千锋_更新F_概率.png
│  │  │          千锋_梯度提升二分类树_log.png
│  │  │         
│  │  └─homework-天池-决策树
│  │      │  天池项目.txt
│  │      │  
│  │      └─data
│  │              千锋_tianchi_mobile_recommend_train_item.csv
│  │              千锋_tianchi_mobile_recommend_train_user.rar
│  │              
│  ├─2019版-好程序员sklearn-笔记
│  │  ├─day1
│  │  │  └─笔记
│  │  │          千锋_KNN算法.md
│  │  │         
│  │  ├─day2
│  │  │  └─笔记
│  │  │          千锋_KNN.xmind
│  │  │         
│  │  ├─day3
│  │  │  └─笔记
│  │  │          千锋_决策树.xmind
│  │  │          千锋_集成算法.xmind
│  │  │         
│  │  ├─day4
│  │  │  └─笔记
│  │  │          千锋_集成算法.xmind
│  │  │         
│  │  └─day5
│  │      └─笔记
│  │              千锋_算法使用.md
│  │              千锋_集成算法.xmind
│  │              
│  └─2019版-好程序员sklearn-视频
│      ├─day1
│      │  └─视频
│      │          好程序员Python教程：1-算法模型框架介绍.mp4
│      │          好程序员Python教程：2-sklearn框架结构.mp4
│      │          好程序员Python教程：3-KNN算法入门.mp4
│      │          好程序员Python教程：4-KNN鸢尾花分类.mp4
│      │          好程序员Python教程：5-郭福斌分享数据库.mp4
│      │          好程序员Python教程：6-KNN算法调参数.mp4
│      │          好程序员Python教程：7-KNN手写数字识别（一）.mp4
│      │          好程序员Python教程：8-KNN手写数字识别（二）.mp4
│      │         
│      ├─day2
│      │  └─视频
│      │          好程序员Python教程：10-KNN鸢尾花分类.mp4
│      │          好程序员Python教程：11-KNN参数cross_val_score调参.mp4
│      │          好程序员Python教程：12-KNN癌症诊断.mp4
│      │          好程序员Python教程：13-KNN模型评价指标.mp4
│      │          好程序员Python教程：14-KNN数据归一化操作.mp4
│      │          好程序员Python教程：15-sklearn中数据拆分.mp4
│      │          好程序员Python教程：16-str类型的数据的转变与训练预测.mp4
│      │          好程序员Python教程：9-柴金虎分享.mp4
│      │         
│      ├─day3
│      │  └─视频
│      │          好程序员Python教程：17-谷孟帅分享.mp4
│      │          好程序员Python教程：18-sklearn-str类型的数据量化操作.mp4
│      │          好程序员Python教程：19-决策树的熵原理.mp4
│      │          好程序员Python教程：20-决策树熵原理（二）.mp4
│      │          好程序员Python教程：21-决策树使用（一）.mp4
│      │          好程序员Python教程：22-决策树参数调整深度.mp4
│      │          好程序员Python教程：23-决策树属性列分时计算.mp4
│      │          好程序员Python教程：24-决策树gini系数.mp4
│      │          好程序员Python教程：25-随机森林原理.mp4
│      │          好程序员Python教程：26-随机森林和决策树比较.mp4
│      │         
│      ├─day4
│      │  └─视频
│      │          好程序员Python教程：27-李月亭.mp4
│      │          好程序员Python教程：28-极限森林.mp4
│      │          好程序员Python教程：29-梯度提升树的使用.mp4
│      │          好程序员Python教程：30-梯度提升树原理（一）.mp4
│      │          好程序员Python教程：31-梯度提升树原理（二）.mp4
│      │          好程序员Python教程：32-梯度上升梯度下降.mp4
│      │         
│      └─day5
│          └─视频
│                  好程序员Python教程：33-算法回顾.mp4
│                  好程序员Python教程：34-梯度提升树二分类原理（一）.mp4
│                  好程序员Python教程：35-梯度提升树二分类原理（二）.mp4
│                  
└─week2
    ├─day10
    │  │  作业.txt
    │  │  
    │  ├─代码
    │  │  └─天池大赛-工业蒸汽量
    │  │      │  ensemble.txt
    │  │      │  ensemble2.txt
    │  │      │  ensemble3.txt
    │  │      │  ensemble4.txt
    │  │      │  ensemble5.txt
    │  │      │  norm.txt
    │  │      │  zhengqi_test.txt
    │  │      │  zhengqi_train.txt
    │  │      │  天池工业蒸汽量预测.ipynb
    │  │      │  
    │  │      └─.ipynb_checkpoints
    │  │              天池工业蒸汽量预测-checkpoint.ipynb
    │  │              
    │  ├─笔记
    │  │      天池大赛工业蒸汽量预测.xmind
    │  │      
    │  └─视频
    │          好程序员Python教程：68 刘旺分享数据库.mp4
    │          好程序员Python教程：69 天池项目工业蒸汽量预测（八）.mp4
    │          好程序员Python教程：70 天池项目工业蒸汽量的业务介绍.mp4
    │          好程序员Python教程：71 天池项目工业蒸汽量预测特征探索（一）.mp4
    │          好程序员Python教程：72 天池项目工业蒸汽量预测特征探索（二）.mp4
    │          好程序员Python教程：73 天池项目工业蒸汽量预测特征探索（三）.mp4
    │          好程序员Python教程：74 天池项目工业蒸汽量预测特征探索（四）.mp4
    │          好程序员Python教程：75 天池项目工业蒸汽量预测（五）.mp4
    │          好程序员Python教程：76 天池项目工业蒸汽量预测（六）.mp4
    │          好程序员Python教程：77 天池项目工业蒸汽量预测（七）.mp4
    │         
    ├─day6
    │  │  作业.txt
    │  │  
    │  ├─代码
    │  │  │  1-线性回归.ipynb
    │  │  │  2-2020年天猫双十一销量.ipynb
    │  │  │  8-adaboost.ipynb
    │  │  │  
    │  │  └─需求
    │  │      │  18级高一体测成绩汇总.xls
    │  │      │  python自动化处理数据.ipynb
    │  │      │  体侧成绩评分表.xls
    │  │      │  体质测试评分表.docx
    │  │      │  
    │  │      └─.ipynb_checkpoints
    │  │              python自动化处理数据-checkpoint.ipynb
    │  │              
    │  ├─笔记
    │  │      LinearRegression线性回归.xmind
    │  │      集成算法.xmind
    │  │      
    │  └─视频
    │          好程序员Python教程：36 张国强.mp4
    │          好程序员Python教程：37 pandas批量处理体侧成绩（一）.mp4
    │          好程序员Python教程：38 pandas批量处理体侧成绩（二）.mp4
    │          好程序员Python教程：39 adaboost原理介绍.mp4
    │          好程序员Python教程：40 adaboost原理案例举例.mp4
    │          好程序员Python教程：41 adaboost原理案例举例.mp4
    │          好程序员Python教程：42 线性回归原理介绍.mp4
    │          好程序员Python教程：43 线性回归原理（二）.mp4
    │          好程序员Python教程：44 线性回归2020年天猫双十一销量.mp4
    │         
    ├─day7
    │  │  作业.txt
    │  │  
    │  ├─代码
    │  │  └─回归模型
    │  │      │  1-线性回归.ipynb
    │  │      │  2-2020年天猫双十一销量.ipynb
    │  │      │  3-手写代码实现线性回归.ipynb
    │  │      │  4-手写代码实现线性回归.ipynb
    │  │      │  5-其他回归模型.ipynb
    │  │      │  
    │  │      ├─.ipynb_checkpoints
    │  │      │      1-线性回归-checkpoint.ipynb
    │  │      │      2-2020年天猫双十一销量-checkpoint.ipynb
    │  │      │      3-手写代码实现线性回归-checkpoint.ipynb
    │  │      │      4-手写代码实现线性回归-checkpoint.ipynb
    │  │      │      5-其他回归模型-checkpoint.ipynb
    │  │      │      密码初版(1)-checkpoint.ipynb
    │  │      │      
    │  │      └─梯度下降
    │  │          │  1-梯度下降.ipynb
    │  │          │  
    │  │          └─.ipynb_checkpoints
    │  │                  1-梯度下降-checkpoint.ipynb
    │  │                  
    │  ├─笔记
    │  │      L.png
    │  │      LinearRegression线性回归.xmind
    │  │      过拟合.png
    │  │      领回归.png
    │  │      
    │  └─视频
    │          好程序员Python教程：45 徐传琦Tablau.mp4
    │          好程序员Python教程：46 手写线性回归（一）.mp4
    │          好程序员Python教程：47 手写线性回归（二）.mp4
    │          好程序员Python教程：48 手写线性回归（三）.mp4
    │          好程序员Python教程：49 手写线性回归（四）.mp4
    │          好程序员Python教程：50 其他线性模型（一）.mp4
    │          好程序员Python教程：51 其他线性回归（二）.mp4
    │          好程序员Python教程：52 其他线性回归使用（三）.mp4
    │         
    ├─day8
    │  │  作业.txt
    │  │  
    │  ├─代码
    │  │  └─回归模型
    │  │      │  1-线性回归.ipynb
    │  │      │  10-逻辑斯蒂回归概率计算.ipynb
    │  │      │  2-2020年天猫双十一销量.ipynb
    │  │      │  3-手写代码实现线性回归.ipynb
    │  │      │  4-手写代码实现线性回归.ipynb
    │  │      │  5-其他回归模型.ipynb
    │  │      │  6-线性回归领回归套索回归.ipynb
    │  │      │  7-领回归alpha最优化.ipynb
    │  │      │  8-逻辑斯蒂回归.ipynb
    │  │      │  9-逻辑斯蒂回归原理.ipynb
    │  │      │  d.png
    │  │      │  d2.png
    │  │      │  d3.png
    │  │      │  d4.PNG
    │  │      │  d5.PNG
    │  │      │  d6.PNG
    │  │      │  l.png
    │  │      │  
    │  │      ├─.ipynb_checkpoints
    │  │      │      1-线性回归-checkpoint.ipynb
    │  │      │      10-逻辑斯蒂回归概率计算-checkpoint.ipynb
    │  │      │      2-2020年天猫双十一销量-checkpoint.ipynb
    │  │      │      3-手写代码实现线性回归-checkpoint.ipynb
    │  │      │      4-手写代码实现线性回归-checkpoint.ipynb
    │  │      │      5-其他回归模型-checkpoint.ipynb
    │  │      │      6-线性回归领回归套索回归-checkpoint.ipynb
    │  │      │      7-领回归alpha最优化-checkpoint.ipynb
    │  │      │      8-逻辑斯蒂回归-checkpoint.ipynb
    │  │      │      9-逻辑斯蒂回归原理-checkpoint.ipynb
    │  │      │      密码初版(1)-checkpoint.ipynb
    │  │      │      
    │  │      └─梯度下降
    │  │          │  1-梯度下降.ipynb
    │  │          │  
    │  │          └─.ipynb_checkpoints
    │  │                  1-梯度下降-checkpoint.ipynb
    │  │                  
    │  ├─笔记
    │  │      LinearRegression线性回归.xmind
    │  │      逻辑斯蒂回归原理1.png
    │  │      集成算法.xmind
    │  │      
    │  └─视频
    │          好程序员Python教程：53 线性回归领回归和套索回归比较.mp4
    │          好程序员Python教程：54 Ridge领回归alpha优化.mp4
    │          好程序员Python教程：55 逻辑斯蒂回归使用和概率的计算.mp4
    │          好程序员Python教程：56 逻辑斯蒂回归原理（一）.mp4
    │          好程序员Python教程：57 逻辑斯蒂回归原理（二）.mp4
    │          好程序员Python教程：58 逻辑斯蒂回归原理（三）.mp4
    │          好程序员Python教程：59 逻辑斯蒂回归原理（四）.mp4
    │          好程序员Python教程：60 逻辑斯蒂多分类概率计算.mp4
    │         
    └─day9
        │  CODE.zip
        │  作业.txt
        │  
        ├─代码
        │  │  11-回归人脸自动补全.ipynb
        │  │  12-不同回归的对比.ipynb
        │  │  
        │  ├─LightGBM算法
        │  │  │  1-lightgbm使用.ipynb
        │  │  │  light.txt
        │  │  │  light2.txt
        │  │  │  light3.txt
        │  │  │  xgb.txt
        │  │  │  
        │  │  └─.ipynb_checkpoints
        │  │          1-lightgbm使用-checkpoint.ipynb
        │  │         
        │  └─xgboost算法
        │      │  1-xgboost.ipynb
        │      │  submit.txt
        │      │  submit2.txt
        │      │  submit3.txt
        │      │  zhengqi_test.txt
        │      │  zhengqi_train.txt
        │      │  
        │      └─.ipynb_checkpoints
        │              1-xgboost-checkpoint.ipynb
        │              
        ├─笔记
        │      逻辑斯蒂回归.xmind
        │      集成算法.xmind
        │      
        └─视频
                好程序员Python教程：61 杨振面试题.mp4
                好程序员Python教程：62 回归算法补全人脸（一）.mp4
                好程序员Python教程：63 回归算法补全人脸（二）.mp4
                好程序员Python教程：64 不同回归算法比较.mp4
                好程序员Python教程：65 xgboost分类使用.mp4
                好程序员Python教程：66 xgboost回归.mp4
                好程序员Python教程：67 LightGBM算法使用.mp4

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