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雷达卡
【PY AI】
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内容超级丰富详尽，缺点是太大了，大概有10个G左右。
01_Python基础-V5.X版-14天-AI版
02_Python进阶-V5.X版-9天-AI版
03-数据处理和统计分析-V5.X版-10天-AI版
04_机器学习-V5.X版-10天-AI版
05_金融风控-V5.X版-8天-AI版
06_深度学习基础-V5.X版-6天-AI版
07_自然语言处理+GPT-V5.X版-13天-AI版
08_知识图谱-V5.X-10天-AI版
09_大模型-V5.X版本【线下】-13天-AI版
10_开源大模型平台-V5.X版本-3天-AI版
阶段011 赠品-投满分项目
阶段012 赠品-计算机视觉
阶段013 赠品-亿图人脸支付项目
阶段014 赠品-AI智慧交通项目实战
day01-机器学习概述
day02-KNN算法
day03-线性回归
day04-线性回归+逻辑回归
day05-逻辑回归
day06-决策树
day07-集成学习
day08-朴素贝叶斯和特征降维+聚类K-means
day09-聚类kmeans算法+SVM
day10-总结+拓展
每日算法
算法-毕天宇-滑动窗口法
已选中25个文件/文件夹
01-git分支介绍
01【总结】项目总结-xmind
02-git配置
02【总结】项目总结-画图
03-PyCharm操作
03【了解】git简单历史
04-冲突解决
04【了解】版本控制系统简述
05-面试流程说明
05【了解】版本控制系统之集中式和分布式
06【了解】Git及安装
07【理解】概念区分
08【理解】git架构
09【了解】git分支
10【了解】gitee及分支描述
11【实现】配置账号及公钥
12【了解】git命令拉取代码
13【实现】PyCharm拉取代码
14【回顾】上午内容回顾
15【实操】PyCharm整合git操作
16【实操】更新远程仓库代码
17【实现】分支代码合并
18【理解】冲突的解决
19【了解】简历和项目文档概述
20【理解】面试流程说明 09【回顾】上午内容回顾
10【了解】反欺诈检测
11【了解】异常点检测说明
12【了解】异常点检测-zscore介绍
13【理解】异常点检测-LOF概述
14【实现】异常点检测-LOF案例
15【理解】异常点检测-IF概述
16【实现】异常点检测-IF案例
17【了解】preA模型
18【小结】今日内容总结
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我的网盘
01【回顾】昨日内容回顾
02【实现】toad库分箱案例-加载数据
03【实现】toad库分箱案例-并可视化
04【实现】toad库分箱案例-调整箱数
05【实现】toad库分箱案例-其他分箱展示
06【实现】toad库分箱案例-WOE编码
07【实现】toad库分箱案例-badrate坏人的比例及调整
08【实现】toad库分箱案例-WOE编码
09【小结】toad库分箱案例-小结
10【理解】三种编码小结
11【了解】多值有序类型编码
12【了解】特征组合
13【了解】用户关联特征
14【扩展】信贷业务和可解释性
15【理解】好特征的标准-覆盖度
16【理解】好特征的标准-区分度
17【理解】好特征的标准-相关性
18【实现】好特征的标准-相关性案例
19【理解】好特征的标准-稳定性及小结
20【理解】特征筛选-星座特征
21【理解】特征筛选-Boruta
22【实现】特征筛选-Boruta案例
23【总结】今日内容总结 09【了解】下午内容介绍
10【理解】业务流程&ABC卡介绍
11【理解】互联网金融组成三部分
12【理解】机器学习流程
13【掌握】项目准备期-Y标签的定义
14【理解】项目准备期-样本的概述
15【理解】项目准备期-观察期和表现期
16【理解】姓名准备期-数据集划分
17【理解】项目准备期-样本设计
18【理解】特征工程-数据收集
19【理解】特征工程-特征构建
20【理解】特征工程-特征评估
21【理解】模型构建-模型训练&模型评估
22【理解】上线运营 01-CRF损失函数推导
02-代码架构
03-项目架构
04-加载数据集
05-transfer方法
06-readlabeltext
07-总结
08-config
09-dataset-collatefn
10-getdata
11-总结已选中10个文件/文件夹
01-每日反馈+总结
02-模型init
03-forward的shape变化
04-forward实现
05-train实现
06-model2test实现
07-predict讲解
08-casrel架构
09-casrel模型细节
10-config 返回上一级|
全部文件>黑马程序员-20...>03-数据处理和...>day10
已选中18个文件/文件夹
01.昨日内容回顾
02.会员价值度预估模型介绍
03.RFM案例-基本实现过程介绍
04.RFM案例-背景介绍
05.RFM案例-数据源介绍
06.RFM案例-加载数据及查看格式
07.RFM案例-数据预处理
08.RFM案例-汇总数据
09.RFM案例-计算RFM各项指标值
10.上午内容回顾
11.RFM案例-计算最终结果
12.RFM案例-绘制3D柱状图
13.RFM案例-导出结果到本地文件或者数据库
14.RFM案例-总结及细节
15.RFM案例-面向对象版
16.扩展迭代器
17.总结LinuxMySQL
18.总结NumpyPandas 02.anscombe数据集可视化
03.MatPlotlib-单变量-直方图
04.MatPlotlib-双变量-散方图
05.MatPlotlib-多变量-散点图
06.Pandas-单变量-柱状图(条形图)
07.Pandas-单变量-折线图-面积图-饼图
08.Seaborn-单变量-直方图
09.Seaborn-单变量-密度图
10.Seaborn-单变量-计数图
11.Seaborn-双变量-散点图
12.上午内容回顾
13.Seaborn-双变量-2D密度图
14.Seaborn-双变量-箱线图
15.Seaborn-双变量-小提琴图
16.Seaborn-样式介绍 17.零售会员数据分析-会员增量等级分布
18.回顾python中的日期类型
19.Pandas中的日期类型介绍
20.提取日期的各个部分
21.日期运算
22.获取连续的日期
23.Python可视化组件介绍
24.Matplotlib-状态接口方式绘图
25.Matplotlib-面向对象方式绘图
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我的网盘
01.昨日反馈处理
02.今日内容大纲介绍
03.Python数据分析的优势
04.Python-常见的开源库
05.Anaconda-环境搭建
06.Anaconda-如何安装第三方资源库
07.Anaconda-沙箱相关操作
08.Jupyter Notebook-入门
09.Jupyter Notebook-常用快捷键
10.扩展Jupyter lab演示
11.PyCharm集成Anaconda-jupyter Notebook
12.上午内容回顾
13.Numpy-常用属性
14.创建ndarray数组zerosonesempty
15.创建ndarray数组arangematrix
16.创建ndarray数组randrandintuniform
17.创建ndarray数组astype函数
18.创建ndarray数组logspace等比数列和linspace等差数列
19.ndarray内置函数-基本函数
20.ndarray内置函数-统计函数
21.ndarray内置函数比较-排序-去重
22.ndarray运算
内容超级丰富详尽，文件太多，无法一一列举，欢迎下载学习！
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