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七月提供在线Kaggle案例实战课程。

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简介:
教程名称:七月在线Kaggle案例实战班教程目录:【】Kaggle第一课【】Kaggle第一课配套代码【】Kaggle第三课【】Kaggle第三课对应的代码实现【】Kaggle第二课【】Kaggle第二课的编程练习【】Kaggle第五课代码【】Kaggle第六课的代码示例【】Kaggle第四课【】Kaggle第四课的编程实践。由于资源文件过大,已上传至百度网盘,详细链接请查阅附件。 欢迎有需要的同学自行下载。

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  • 线Kaggle
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    七月在线Kaggle实战案例班致力于通过真实数据竞赛项目,提升学员的数据科学与机器学习技能,助力成为顶尖的数据科学家。 教程名称:七月在线Kaggle案例实战班 教程目录: - Kaggle第一课 - Kaggle第一课代码 - Kaggle第三课 - Kaggle第三课代码 - Kaggle第二课 - Kaggle第二课代码 - Kaggle第五课代码 - kaggle第六课代码 - Kaggle第四课 - Kaggle第四课代码 由于IT资源较大,已上传至百度网盘,请自行下载。
  • 线kaggle.zip
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    七月在线kaggle实例实战课程是一门专注于数据科学竞赛平台Kaggle的实践型课程。通过真实的比赛案例,帮助学员掌握数据分析、模型构建和结果优化等技能,适合想要提升数据科学实战能力的学习者。 七月在线的kaggle案例实战班提供了完整的课件和pdf讲义。课程涵盖了机器学习中的七个完整案例,包括数据处理、特征提取等内容,并附有一个总结部分。
  • 01.Kaggle.zip
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    本课程通过实际Kaggle竞赛案例,系统讲解数据科学项目从数据预处理到模型优化的全过程,适合初学者快速入门及提高。 Kaggle 是由联合创始人兼首席执行官安东尼·高德布卢姆(Anthony Goldbloom)于2010年在墨尔本创立的平台,主要为开发商和数据科学家提供举办机器学习竞赛、托管数据库以及编写和分享代码的服务。该平台已经吸引了80万名数据科学家的关注。这些用户资源可能是吸引谷歌的主要因素之一。 2019年1月,在Kaggle举行的“人类蛋白质图像深度学习分类大赛”中,昂钛客(angtk.ai)获得了银牌和两枚铜牌;同年,该公司还在Kaggle的“鲸图像识别”算法比赛中荣获银奖。
  • 线-爬虫项目全套资料
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    七月在线的“爬虫项目课程全套资料”为学员提供全面且深入的学习资源,涵盖从基础理论到实际操作的各项内容,旨在帮助学习者掌握网络数据抓取和分析技能。 【七月在线-爬虫项目班课件全集】是一份全面深入学习Python爬虫技术的教育资源,涵盖了从基础到进阶的多个层面。这个课程专为想要掌握网络数据抓取和处理技能的学习者设计,通过8个精心编排的课程模块提供了丰富的理论知识和实践案例。 在Python爬虫领域,由于其易读性和强大的库支持,使得它成为首选工具。以下是该课程可能涉及的基础知识点: 1. Python基础知识:讲解Python语法、变量、数据类型、控制结构以及函数等核心概念,为后续编程打下坚实基础。 2. 请求与响应:介绍如何使用requests库发送HTTP请求并获取网页内容,并理解HTTP协议的基本原理。 3. HTML与CSS选择器:解析HTML文档的结构,学习利用BeautifulSoup或lxml库通过CSS选择器定位目标元素的方法。 4. 正则表达式:讲解正则表达式的语法和用法,用于从网页文本中提取所需信息。 5. 数据解析:深入探讨JSON和XML格式,并介绍如何使用Python进行这些数据的解析与操作。 6. 动态网页与Selenium:针对JavaScript渲染的网页,学习使用Selenium模拟浏览器行为以抓取动态生成的数据。 7. 爬虫框架Scrapy:讲解Scrapy框架的核心组件及其应用方法,包括项目创建、中间件配置等。 8. 防止反爬策略:介绍如何应对网站的各种反爬机制(如User-Agent、Cookies、验证码及IP限制),并利用代理IP解决相关问题。 9. 数据存储:讨论数据抓取后应如何保存至文件系统或数据库中,甚至云服务上。 此外,“压缩包子文件的文件名称列表”可能指的是包含上述所有课程内容相关的PPT文档和PDF讲义以及代码示例。这些资料有助于学习者更直观地理解每个主题的重点,并通过实际操作增强编程能力。 总体而言,《七月在线-爬虫项目班课件全集》是一个全面且系统的Python爬虫教程,不仅涵盖了基础知识的学习还注重实战技能的培养。对于从事数据挖掘、数据分析或者网络自动化工作的人员来说,这是一个非常有价值的资源。学习这套课程后可以独立完成从数据抓取到存储整个流程,并解决各种复杂的挑战任务。
  • Kaggle十大经典详解
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    本课程深入解析Kaggle竞赛中的十大经典案例,涵盖数据处理、模型构建及优化技巧,适合数据科学爱好者和参赛者提升实战能力。 Kaggle十大案例精讲课程附课件、代码及数据集。本课程特色如下: 1. 精选适合初学者的kaggle案例,采用实战入门讲解方式,通过十个精选案例逐步深入学习R语言。 2. 提供丰富的实践机会来提升你的数据分析能力,包括每个案例的数据集、详细的代码以及老师制作的教学PPT。 3. kaggle竞赛中涉及的工作方法和技巧能够直接应用于日常工作中,涵盖数据处理与可视化的多种技术。这将帮助你提高工作效率,并在建模评估方面取得显著进步。 4. 课程内容紧密结合数据分析师的实际工作需求,通过案例分析教你如何成为一名专业的数据分析师。 5. 多种模型构建策略(如随机森林、决策树、朴素贝叶斯分类器、K近邻算法和支持向量机等)都有详细讲解,并涵盖部分原理简介。
  • VFP编升之路 PART2
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    本书为《VFP编程案例与实战提升之路》系列的第二部分,深入讲解了Visual FoxPro编程技巧和高级应用,通过丰富的实例帮助读者掌握实际开发中的问题解决方法。适合有一定基础的程序员阅读学习。 《VFP编程实例及提高:通向编程实战之路》分为三章内容。 第一章涵盖了面向对象程序设计的基础知识,包括类、对象及其属性与事件的基本概念以及事件发生的顺序等要点。 第二章则通过一系列的实训案例深入讲解了Visual FoxPro中的各种基本控件。该章节不仅回顾了结构化程序设计的相关知识点,还详细介绍了如何根据不同的目的编写代码以实现特定功能;同时强调了函数在简化编程工作上的重要性,并且涵盖了数据查询方法、创建可视化类的方法以及菜单和报表的制作等内容。此外,本章中还包括了一些实用的应用实例,例如解决Hanoi塔问题动画的设计与开发、产品加锁(时间掣)技术的应用、通用查询系统设计等。 第三章则针对全国计算机等级考试二级Visual FoxPro科目进行了详细的讲解,并提供了相应的编程案例和练习题帮助读者备考。该章节旨在使学习者在掌握VFP实用编程技能的同时,能够顺利通过相关认证考试。
  • Zemax
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    本教程通过七个项目实例详细讲解了光学设计软件Zemax的应用技巧和操作方法,适合希望深入了解Zemax功能的学习者参考。 Zemax的7个典型样例对于初学者非常有帮助。
  • Java线池应用解析
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    本书深入浅出地介绍了Java线程池的工作原理及其在实际项目中的应用技巧,并通过丰富的实例解析帮助读者掌握线程池优化和调试方法。 Java线程池是并发编程中的一个重要机制,在提高程序的性能与并发性方面发挥了关键作用。本段落通过实际案例来解析如何使用Java线程池:创建、应用及终止等操作技巧,并附带一些需要注意的地方。 一、构建线程池 利用`Executors.newSingleThreadExecutor()`方法,可以轻易地构造一个仅含单一工作线的执行器实例,如下例所示: ```java import java.util.concurrent.*; public class ExecutorDemo { public static void main(String[] args) { ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor(); executor.submit(() -> { String threadName = Thread.currentThread().getName(); System.out.println(Hello + threadName); }); } } ``` 此代码段演示了如何创建并启动一个单线程的执行器,同时提交了一个任务到该执行器中。当这个任务被执行时,它会打印出Hello pool-1-thread-1。 二、使用线程池 通过利用多线程优势,我们可以优化程序在处理大量并发请求或多个异步操作中的表现: ```java import java.util.concurrent.*; public class ExecutorDemo { public static void main(String[] args) { ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor(); for (int i = 0; i < 5; i++) { executor.submit(() -> { String threadName = Thread.currentThread().getName(); System.out.println(Hello + threadName); }); } } } ``` 这里,我们创建了一个单线程执行器,并向其中添加了五个任务。每个提交的任务都会输出Hello pool-1-thread-1。 三、停止线程池 Java提供了多种手段来终止一个运行中的线程池: ```java import java.util.concurrent.*; public class ExecutorShutdownDemo { public static void main(String[] args) { ExecutorService executor = Executors.newSingleThreadExecutor(); executor.submit(() -> { String threadName = Thread.currentThread().getName(); System.out.println(Hello + threadName); }); try { TimeUnit.SECONDS.sleep(3); // 尝试关闭线程执行器 System.out.println(尝试关闭线程执行器...); executor.shutdown(); executor.awaitTermination(5, TimeUnit.SECONDS); } catch (InterruptedException e) { System.err.println(关闭任务被中断!); } finally { if (!executor.isTerminated()) { // 取消未完成的任务 System.err.println(取消未完成的任务); executor.shutdownNow(); } System.out.println(任务关闭完成); } } } ``` 该示例展示了如何使用`shutdown()`方法来终止执行器,并通过等待所有当前运行的任务结束,或者在指定时间内超时后调用`awaitTermination()`。如果还有未处理的请求,则可以利用`shutdownNow()`立即停止所有的任务。 四、理解 shutdown() 和 shutdownNow() 当需要关闭一个线程池的时候,可以选择使用 `shutdown()` 或者 `shutdownNow()` 方法: - 使用 `shutdown()` 将执行器的状态设置为 SHUTDOWN,并允许当前运行中的任务完成。未开始的任务将被取消。 - 通过调用 `shutdownNow()`,则会立刻停止所有正在运行或等待启动的线程,随后返回一个包含这些尚未启动的任务列表。 综上所述,Java 线程池是进行多任务管理的有效工具之一,但必须谨慎使用以避免潜在的问题和异常。
  • TensorFlow视频及资料详解
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    本课程提供详细的TensorFlow案例解析与实战教程,涵盖从基础概念到高级应用的所有要点,并附赠丰富学习资料。 本资源提供TensorFlow深度学习框架的实战案例视频课程,并结合丰富的资料来教授如何使用TensorFlow。课程内容涵盖了深度学习的基础理论、TensorFlow的核心API以及数据预处理、模型构建、训练与测试的方法。 此外,该课程还包括卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等高级主题的实际应用。适用人群包括希望提升深度学习技能的机器学习研究者和开发者。 通过本资源的学习,学员将掌握以下内容: - 深度学习的基本原理及TensorFlow框架的使用方法; - 数据预处理以适应深度学习模型的方法; - 构建、训练深度学习模型(涵盖CNN和RNN)的技术; - 使用TensorFlow进行模型测试与评估的能力。 建议在开始课程之前具备一定的机器学习知识以及编程基础,尤其是Python语言。按照课程结构从基础到高级逐步深入地学习,并通过实践操作来理解概念。积极参与社区讨论,与其他学员分享心得及问题解决方案。 最终,本资源将帮助学习者熟练使用TensorFlow进行深度学习项目开发并为在人工智能领域的进一步研究打下坚实的基础。