Python机器学习全流程项目实战精讲【完结】

教程目录：
┣━章节1： 机器学习方法论
┃  ┣━1. 数据分析与数据挖掘
┃  ┣━2. 机器学习、深度学习与人工智能
┃  ┣━3. 机器学习的核心任务
┃  ┣━4. 机器学习的核心要义
┃  ┣━5. 机器学习项目实战全流程
┃  ┣━6. Python编程工具
┃  ┣━7. Jupyter Notebook与PyCharm
┃  ┣━8. 机器学习具体学习方法指导
┣━章节2： 机器学习需求分析
┃  ┣━09. 需求分析
┃  ┣━10. 项目技术、产品和应用调研
┃  ┣━11. 实例：数据科学岗位需求分析
┣━章节3： 数据采集与爬虫
┃  ┣━12. 数据采集概述
┃  ┣━13. Python爬虫技术
┃  ┣━14. 请求库：urllib
┃  ┣━15. 请求库：requests
┃  ┣━16. 解析库：BeautifulSoup
┃  ┣━17. 解析库：lxml
┃  ┣━18. 信息提取：css选择器和xpath表达
┃  ┣━19. 实例1：招聘网站静态数据采集
┃  ┣━20. 实例2：招聘网站动态数据采集
┣━章节4： 数据清洗
┃  ┣━21. 脏数据
┃  ┣━22. 数据预处理的基本方向
┃  ┣━23. 缺失值处理
┃  ┣━24. 小文本和字符串处理
┃  ┣━25. 实例：招聘数据预处理（一）
┃  ┣━26. 实例：招聘数据预处理（二）
┣━章节5： 数据分析与可视化
┃  ┣━27. 探索性数据分析（EDA）
┃  ┣━28. 统计绘图与数据可视化
┃  ┣━29. Python绘图之matplotlib
┃  ┣━30. Python绘图之seaborn
┃  ┣━31. 实例：招聘数据的EDA与可视化
┃  ┣━32. 实例：招聘数据的EDA与可视化
┣━章节6： 特征工程
┃  ┣━33. 特征工程概述
┃  ┣━34. 特征选择
┃  ┣━35. 特征变换与特征提取
┃  ┣━36. 特征组合与降维
┃  ┣━37. 招聘数据的特征工程探索
┣━章节7： 机器学习建模与调优
┃  ┣━38. 机器学习模型概述
┃  ┣━39. 传统机器学习模型（单模型）
┃  ┣━40. 集成与提升模型
┃  ┣━41. sklearn
┃  ┣━42. 机器学习调参方法简介
┃  ┣━43. GBDT XGBoost lightGBM用法
┃  ┣━44. 招聘数据的建模：GBDT
┃  ┣━45. 招聘数据的建模：XGBoost
┃  ┣━46. 招聘数据的建模：lightGBM
┣━章节8： 机器学习模型结果与报告输出
┃  ┣━47. R语言与RStudio安装与简介
┃  ┣━48. Rmarkdown的安装与基本用法
┃  ┣━49. 技术文档之Rmd与Jupyter对比
┃  ┣━50. 机器学习分析报告的写作方法
┃  ┣━51. 实例：数据相关岗位薪资水平影响因素研究分析报告（简要框架）
┣━配套课件
┃  ┣━第一章.机器学习方法论.pdf
┃  ┣━第七讲 机器学习建模
┃  ┃  ┣━.ipynb_checkpoints
┃  ┃  ┃  ┣━第七讲 机器学习建模-checkpoint.ipynb
┃  ┃  ┣━lagou_featured.csv
┃  ┃  ┣━图1_sklearn.png
┃  ┃  ┣━图2_lightgbm调参.png<