一、Python爬虫

4-15-1 爬取剑来小说（一）

4-15-2 爬取剑来小说（二）

4-15-3 爬取全职高手

4-15-4 爬取豆瓣影评（一）

4-15-5 爬取豆瓣影评（二）

4-16-1 使用代理ip爬取小说评论

4-16-2 异常处理

4-16-3 python连接sql

4-16-4 模拟浏览器（一）

4-16-5 模拟浏览器（二）

二、Python机器学习

4-17-1 机器学习入门

4-17-2 KNN的基础原理

4-17-3 KNN的代码实现

4-17-4 建模并评估

4-17-5 模型的优化

4-18-1 KNN回顾及K-Means入门

4-18-2 K-Means原理

4-18-3 K-Means的代码实现

4-18-4 K-Means的sklearn实现

4-18-5 质心的选择

4-19-1 K-Means算法总结

4-19-2 决策树入门

4-19-3 决策树的sklearn实现

4-19-4 树的调参

4-19-5 树的剪枝

4-22-1 分类模型的评估指标

4-22-2 集成算法

4-22-4 关联规则

4-22-5 频繁项集

4-23-1 多元线性回归

4-23-2 最小二乘法

4-23-3 线性回归及岭回归

4-23-4 多重共线性

4-23-5 lasso回归

4-24-1 线性回归总结

4-24-2 多项式回归

4-24-3 多元线性回归处理非线性回归

4-24-4 L1，L2正则

4-24-5 逻辑回归

4-25-1 逻辑回归的sklearn实现

4-25-2 svm原理（一）

4-25-3 svm原理（二）

4-25-4 核函数的优势和缺陷

4-25-5 svm的代码实现

4-26-1 svm的不平衡问题

4-26-2 svm的样本不均衡

4-26-3 朴素贝叶斯原理

4-26-4 代码实现贝叶斯

4-26-5 补集朴素贝叶斯