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XT-人工智能机器学习课程-无课件
* m. `) c7 ^9 e! u& E4 |" n├──01 课程介绍_ok.mp4 3.32M8 e- x! Q* u D& G1 S( Y/ B
├──02 Python基本知识_ok.mp4 22.81M( s+ g$ @9 E3 x# J3 M% g9 Z
├──03 Windows下安装Anaconda_ok.mp4 18.44M, ^2 R* B U- o# G9 s% r
├──04 虚拟机环境的使用_导入虚拟机_ok.mp4 12.01M
# v' { K4 f& J* Y/ T I5 N- H├──05 虚拟机环境的使用_认识环境_ok.mp4 25.87M$ i1 D! [! t, \! X/ Z! A
├──06 Python工作环境_ok.mp4 62.64M
- k, k. t. {% e├──07 Python基本语法_ok.mp4 22.42M# r* n6 N2 O/ Q$ }6 Z
├──08 Python对象_ok.mp4 64.90M& z |- O3 W! d( M/ _% X9 s- }
├──09 Python流程控制_ok.mp4 25.83M
1 P# j" H9 L% r) Y3 g4 n├──10 函数的定义与使用_ok.mp4 53.60M
; O: T+ x' X9 J- N├──10 函数的定义与使用_ok_ok.mp4 52.54M$ Z6 }+ l7 U# {/ `1 ~2 j4 X
├──100 附1-sclklt-learn引导篇_ok.mp4 33.57M
- R, U# O4 x _6 l2 b+ Z4 T1 l├──101 附2-Oange引导篇_ok.mp4 28.13M. v7 G0 |+ F- Y- T8 e
├──102 附3-Xgboost安装篇_ok.mp4 17.60M: f. K0 {' M y
├──103 课程概述_ok.mp4 14.41M
, X& q. ~, _. Z├──104 特征构造的常用方法_ok.mp4 19.54M2 g$ r/ E& y3 H% u, f; D" c2 M
├──105 用户RFM行为特征提取（代码演示）_ok.mp4 7.63M9 I; N* u& }5 u
├──106 用户RFM行为特征提取_ok.mp4 21.39M
* ?3 U; s5 T$ G# t6 M0 |├──107 特征转换之连续变量无量纲化_ok.mp4 8.51M V6 G1 Y3 l3 p1 k
├──108 特征转换之连续变量数据变换_ok.mp4 6.95M4 d. j f4 M3 D: }, u) \. ~
├──109 连续变量特征转换（代码演示）_ok.mp4 21.42M0 W' b! g* h8 [) n+ c* t3 A i
├──11 闭包和装饰器_ok.mp4 15.55M
* d: K7 J) b& h0 g! N: f( B3 c├──110 特征转换之连续变量离散化_ok.mp4 21.08M* h# P5 U Q" Q
├──111 类别变量编码（代码演示）_ok.mp4 12.07M! M7 Y( V5 j6 ]# m# |% d/ }" d, z H
├──112 特征转换之类别变量编码_ok.mp4 13.23M! D- A* n- @8 ~+ e. B: Y
├──113 日期型变量处理（代码演示）_ok.mp4 14.61M
2 c6 _( x9 t9 x0 l5 y├──114 特征转换之缺失值处理（代码演示）_ok.mp4 7.37M0 r1 @( J1 N7 W! C
├──115 特征转换之缺失值处理_ok.mp4 14.72M
+ }6 H& f$ e" g2 d/ |# f' J├──116 特征转换之特征组合（代码演示）_ok.mp4 5.90M
4 _! ~3 v2 J7 C: {* E# o8 Q├──117 特征转换之特征组合_ok.mp4 12.14M2 y0 ]; r" D5 y7 C4 H v
├──118 数据降维概述_ok.mp4 18.53M
; c2 i) w, D! o. x6 h8 S├──119 数据降维之主成分分析（PCA）_ok.mp4 18.67M. G8 @9 y+ n. E! v
├──12 Python的面向对象编程1_ok.mp4 22.40M
" S4 \6 @3 A4 `5 ~% ]+ \) \├──120 数据降维之主成分分析（PCA代码演示）_ok.mp4 14.68M& I3 Z* B( c9 f5 T9 @9 b
├──121 数据降维之线性判别分析法（LDA）~1_ok.mp4 19.28M
3 L! J" f" {% L" }├──121 数据降维之线性判别分析法（LDA）_ok.mp4 14.26M
% o- x+ D. r" Y; h# ~; A├──122 数据降维之线性判别分析法（LDA代码演示）_ok.mp4 11.17M' L2 x6 S2 V; j$ }' D0 e& e/ J+ ^
├──123 特征选择概述_ok.mp4 14.11M
* R; P1 |3 p6 }' C0 B├──124 单特征重要性评估_ok.mp4 18.43M2 `- W9 z8 F$ o
├──125 单特征重要性评估（代码演示）_ok.mp4 8.55M
5 C& l* R* t% M( q( M├──126 课程总结_ok.mp4 4.42M) S3 N2 W: Y) V! r
├──127 本章引言_ok.mp4 5.06M
- q. _$ Z/ `$ c. }. f├──128 构建你的第一个简单分类模型_ok.mp4 20.19M
( z8 C W& H! n├──129 构建你的第一个简单分类模型_代码演示_ok.mp4 45.05M
5 T" e+ @* v* c, n2 c" z; V1 I6 `├──13 Python的面向对象编程2_ok.mp4 11.32M
" L* k% C' L4 ?7 X├──130 用测试集对模型进行交叉验证_ok.mp4 20.85M
' X+ j# u1 d/ Z' j2 ?├──131 尝试其他的分类算法_ok.mp4 15.49M
2 @* i0 o# D; u3 x1 k├──132 准备一个更好的训练集_ok.mp4 49.71M' e- D0 B3 f5 c* D$ z
├──133 将多个模型的预测结果融合起来_ok.mp4 11.35M
4 _. |8 s( X1 ]! p9 L* [├──134 模型优化的三个要素_ok.mp4 9.64M! s- X1 K( M/ n0 [9 g5 n
├──135 本章引言_ok.mp4 6.87M; J' u' Q4 r$ @. t4 F6 S% n6 O
├──136 偏差与方差_过拟合与欠拟合_ok.mp4 14.72M
8 G+ K: i; F; S2 |5 V+ K, C├──137 通过学习曲线诊断偏差和方差_ok.mp4 26.70M
1 w* T; c$ a: Q$ o |! I9 p" P├──138 通过验证曲线诊断过拟合和欠拟合_ok.mp4 16.21M
- b+ w6 k. H& Q4 z4 }0 ]/ |% U├──139 模型交叉验证方法之数据集划分_ok.mp4 24.56M) i! p8 e6 [/ s
├──14 输入输出_ok.mp4 17.72M
( i8 Q$ j. ^' w. v: t |5 O├──140 模型交叉验证方法之k折交叉验证_ok.mp4 19.74M, R: i( U3 T, p9 w. B" ?9 _- |. ]
├──141 模型评估指标之准确率和召回率_ok.mp4 28.32M
5 _* A% f; R% h: i├──142 模型评估指标之收益曲线_ok.mp4 30.81M8 U3 p/ Z* g9 o
├──143 模型评估指标之ROC与AUC_ok.mp4 16.65M
, H, D9 V7 v& D9 N7 w5 \6 Z├──144 模型评估指标之KS值_ok.mp4 12.48M
* S0 `6 J3 k/ A' B& \4 y1 Y├──145 本章引言_ok.mp4 2.56M
& ?4 A t# X; M, ]4 c" U├──146 什么是逻辑回归_ok.mp4 14.25M
0 G0 g: n* V& d& r& s├──147 逻辑回归模型参数求解_ok.mp4 27.99M3 B( n9 A1 X( p; ^% i% F% k" Z
├──148 逻辑回归模型正则化方法_ok.mp4 11.84M4 j3 g! G( @) G6 g6 U" \1 d3 }$ }
├──149 逻辑回归代码示例_ok.mp4 32.62M
- G6 R3 ?$ d, I& V$ f, k├──15 字符和编码_ok.mp4 14.30M
9 o1 l) h* D0 h3 o0 ^" S) }├──150 逻辑回归模型结果解释_ok.mp4 13.20M
4 t, e( h$ a& {4 |├──151 逻辑回归模型自动化调参_ok.mp4 22.89M8 {2 ?/ K' D/ Z, ~1 }; J
├──152 逻辑回归的多分类问题_ok.mp4 15.32M9 K" B1 F, Q6 q0 L X& x7 j, H
├──153 类别型特征变量转换_ok.mp4 17.80M
$ y5 A. `- Y0 y├──154 连续型特征变量转换_ok.mp4 12.05M9 J- L+ p j- `4 Z: O0 s' ~3 {% B8 W: I# E
├──155 特征变量的组合_ok.mp4 16.66M0 \# }& j( o4 c$ a2 C) z
├──156 预测概率转换为分数_ok.mp4 20.52M
) W8 s; N; c3 z0 U, I8 P! p├──157 本章总结_ok.mp4 8.83M6 g% e7 h. D' v$ b& X% t9 ~
├──158 本章引言_ok.mp4 1.24M
1 h+ C, b. w0 l* P9 D├──159 什么是K近邻_ok.mp4 8.59M: n* z& W2 X. [ F- S: r
├──16 正则表达式_ok.mp4 59.58M1 P7 \% k, V* H% i- ?) `( \
├──160 K近邻之距离度量_ok.mp4 6.53M
- e' P5 x& _6 Z├──161 K近邻算法基本原理_ok.mp4 7.98M
7 N% p0 v- W8 k0 x1 v% _├──162 K近邻算法代码演示_ok.mp4 16.09M
6 \+ h: W0 G8 p) P9 s├──163 K近邻参数优化_ok.mp4 14.93M
8 _& L& R, e3 c├──164 特征标准化和转换_ok.mp4 23.50M
+ s' k+ f R5 d& A: A! R1 O├──165 K近邻总结_ok.mp4 6.56M6 l/ _# F @# Z; ]
├──166 本章引言_ok.mp4 3.81M
, k% p0 c% h3 n/ K├──167 什么是决策树_ok.mp4 12.27M
' S: _6 M2 w" F% k6 J├──168 决策树属性分裂基本概念_ok.mp4 6.52M- Z' }9 a; @! w
├──169 决策树节点不纯度_ok.mp4 21.29M
$ Q# k: G* ] ] f8 X e/ y├──17 课程介绍_ok.mp4 4.59M
2 t3 E' {' R$ g3 r├──170 决策树最佳分裂_ok.mp4 27.48M
# w/ f, |3 R u, n├──171 决策树算法对比_ok.mp4 10.62M
2 Z+ y7 W S+ |6 l6 P' z5 C' G; G├──172 决策树剪枝_ok.mp4 14.31M G- p g7 i3 f/ v" L* Q' p
├──173 决策树代码演示_ok.mp4 28.02M) i# p3 P7 J) n2 d
├──174 决策树参数调优_ok.mp4 11.06M
; W5 I8 | _1 a4 I├──175 决策树总结_ok.mp4 7.30M
# k9 Y# C: i" D8 @├──176 本章引言_ok.mp4 2.18M$ e3 R8 J+ W: t
├──177 什么是支持向量机_ok.mp4 8.97M, u! L* V( y) U( Z/ x% q$ u
├──178 支持向量机算法基本原理_ok.mp4 12.69M
, K `: D" \/ Y! T/ Q; M. i├──179 支持向量机代码演示_ok.mp4 11.97M
4 ?4 N0 J7 K+ ~, b0 W# r8 @├──18 Numpy基础_ok.mp4 2.58M% ~: N) Y: r- `' }( M0 N
├──180 支持向量机参数优化_ok.mp4 8.53M
2 p; c$ ?2 f# R, d( x" Z n├──181 支持向量机总结_ok.mp4 5.68M
& o! |2 O. P y3 L) Y9 l- W├──182 本章引言_ok.mp4 1.40M
9 V6 |# b8 k' Z+ D% w├──183 贝叶斯公式_ok.mp4 10.73M7 G" y6 l, I9 K! e# B! Y
├──184 朴素贝叶斯分类原理_ok.mp4 16.89M" _* g* m: I# \5 o1 t' J. H5 F
├──185 朴素贝叶斯代码演示_ok.mp4 14.74M
% s6 o' M1 Y t% L" P. k0 d├──186 朴素贝叶斯总结_ok.mp4 2.58M
9 W U" U1 I: p1 u+ t) \' K├──187 课程概述_ok.mp4 5.12M. W' u1 O1 B! z9 H2 P8 Y, a! u
├──188 相关和回归_ok.mp4 15.81M4 l/ s1 o; {5 o* O) ~0 \
├──189 一元线性回归模型_ok.mp4 5.85M# z" B1 T, m7 ? Z% k
├──19 多维数组类型_ndarray_ok.mp4 15.86M
0 F+ u6 x) q8 g) t5 y B├──190 最小二乘法_ok.mp4 11.06M0 y1 L& h+ C) x- \$ |
├──191 一元线性回归excel操作_ok.mp4 16.86M
, K. q. {+ e$ W1 d8 A+ l├──192 一元线性回归python操作_ok.mp4 13.53M
! r6 m; L+ p) Z├──193 课程总结_ok.mp4 7.30M2 T1 ^+ x2 D' X2 A- t, V, k+ o/ u
├──194 多元线性回归模型_ok.mp4 4.98M
5 _: [" }1 S+ T/ h$ v; ]; j├──195 多重共线性概念_ok.mp4 8.15M
' m& f+ T9 E+ x# x* W├──196 逐步回归方法_ok.mp4 13.48M
0 c4 B+ C! u: H) `├──197 过拟合与正则化_ok.mp4 8.86M
9 r- O+ k; O& P5 \" H├──198 多元线性回归excel操作_ok.mp4 19.71M
9 Y* n% n: U# k% K7 [" Z- m, T├──199 多元线性回归python操作_ok.mp4 22.87M
: l' _0 I9 U# z├──20 创建ndarray_ok.mp4 20.50M
: R$ E8 R l3 Q, D& a1 l├──200 非线性回归简介_ok.mp4 5.14M
! y9 h& H" a$ ]/ B├──201 非线性回归在Excel中的操作_ok.mp4 8.95M
6 Q% ^ l. _1 @! C" y- J& Z9 R├──202 非线性回归在python的操作_ok.mp4 15.82M
2 I2 b* D/ y3 a+ {9 w├──203 回归模型常用评估指标_ok.mp4 13.98M
2 K3 b' j D( x# \8 z7 t- ^' |2 G+ \' ?├──204 回归树（CART）基本原理_ok.mp4 13.24M
" |- x! z4 @; k# L' Y7 h V5 K├──205 回归树代码演示_ok.mp4 15.53M
" ]$ s+ \( N. y, X8 F├──206 课程概述_ok.mp4 5.43M
, z- i; S& u+ E, V9 q. }├──207 什么是聚类分析_ok.mp4 6.85M2 l- _* T. o x1 h
├──208 相似度与距离度量_ok.mp4 12.16M
+ `! u/ g" |. M├──209 聚类之K均值算法_ok.mp4 19.18M
: B5 f6 A5 f; h1 q/ D I├──21 numpy中的数据类型_ok.mp4 16.14M+ ?) j0 P. B6 Y4 g. e
├──210 K均值算法代码演示_ok.mp4 17.63M+ c, s! |9 v2 J( R& `4 V7 X
├──211 K均值算法调参_ok.mp4 14.94M3 z L- q. O7 s) I. J1 k# z
├──212 聚类模型评估指标_ok.mp4 25.56M
, F- M4 |' Q& {8 ~) U7 P o├──213 聚类分析总结_ok.mp4 4.83M
& C" a4 P" \8 O/ `, t3 }- E├──214 什么是关联规则_ok.mp4 27.79M
& x5 J' l+ I( ]; z& e0 l├──215 关联规则Apriori算法_ok.mp4 18.37M
3 d; X8 M/ B9 `8 i+ m3 S├──216 关联规则的lift指标_ok.mp4 16.05M
3 {$ Q; E, c, L- q8 G7 w- x├──217 关联规则的理解与应用_ok.mp4 11.36M
) q* ~- ^* E4 }% Q% |& n├──218 关联规则代码演示_ok.mp4 12.65M! b7 {% Z+ k; `- C
├──219 关联规则总结_ok.mp4 3.48M
$ s' H4 q. q* P* Y├──22 ndarray的文件IO_ok.mp4 20.73M5 g! N7 b+ |: B, w& y0 x8 s* n
├──220 课程总结_ok.mp4 3.63M# M+ @ v* t3 `/ n9 ^, }# ?1 v! E
├──221 什么是推荐系统_ok.mp4 8.12M/ {+ f' L- Y, y: p3 d
├──222 基于Item的协同过滤算法_ok.mp4 13.34M
/ y# q) K9 k; B2 D8 }├──223 基于User的协同过滤算法_ok.mp4 6.64M
6 W" n$ P8 h& d! ~├──224 SVD矩阵分解算法_ok.mp4 12.50M
- I8 X1 s6 n& K ?/ y% ]; y! R5 \├──225 机器学习经典案例：垃圾邮件过滤模型_ok.mp4 206.24M0 B( r ]* ^/ @( F: ]
├──226 机器学习经典案例：KNN算法实现手写字体识别~1_ok.mp4 157.46M
|4 D! n$ w* R$ p* d' v0 s├──226 机器学习经典案例：KNN算法实现手写字体识别_ok.mp4 135.17M
( Q. a8 B$ ?1 x& G/ m& J3 d├──227 机器学习经典案例：餐馆菜肴推荐系统_ok.mp4 88.93M
/ I$ I! y0 }8 r$ C8 t1 C9 b* K├──228 课程概述_ok.mp4 6.23M, i b' d3 ?1 a9 a
├──229 模型融合基本概念_ok.mp4 22.20M
8 d5 {( |% `$ O, h* G├──23 操作多维数组ndarray_ok.mp4 2.63M
% l* v5 {4 e2 g" |9 v7 B├──230 Voting和Averaging融合_ok.mp4 6.70M
$ k* W& V/ E- R0 H$ |+ A├──231 Bagging融合_ok.mp4 12.46M
- [+ K4 l, I: M├──232 Boosting融合_ok.mp4 6.52M
& C* d$ z: r6 f+ h8 E6 e0 G- n% |* G├──233 随机森林算法基本原理_ok.mp4 24.84M
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├──237 Adaboost算法（分类）代码演示_ok.mp4 16.68M% v$ p( Z* D5 j8 l* B3 a4 J
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0 h8 R# o1 z r. U2 m: n├──245 课程总结_ok.mp4 7.47M/ B N' o1 Z2 Y: p, a+ G
├──246 文本分析的基本概念_ok.mp4 20.19M
) s) t3 p7 |; G├──247 文本特征表示方法（词袋模型）_ok.mp4 10.29M# z0 n+ b9 z: Q( @5 T
├──248 TF-IDF算法_ok.mp4 15.53M* L: T/ d* s6 H, s; x% D* Z% C' S; p4 t
├──249 词表征方法（词向量）_ok.mp4 24.69M* T' N; E, y# j- Q9 u
├──25 选择ndarray的元素_索引数组_ok.mp4 8.16M
4 T1 E! k& s- c3 V# K├──250 神经网络与深度学习_ok.mp4 30.18M3 t2 [( [8 Y/ s5 q% C
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0 a+ ~5 B, J3 {& n├──253 深度学习的应用场景_ok.mp4 25.42M
' X6 G% {4 G% G9 E7 _6 c9 t├──254 背景与部分原理_ok.mp4 41.38M
9 O! a5 c5 L" n3 r+ ]! k├──255 模型原理_ok.mp4 37.78M) l. V! Y Z, E' A0 [( u
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├──257 代码_ok.mp4 53.08M; `2 u( h* y( P7 U; d( t
├──258 总结_ok.mp4 52.23M- }% l& p1 ^: r; P
├──259 项目概述_ok.mp4 8.01M( V g" ?0 s: C3 ]2 I$ j, Y( h0 \/ g
├──26 选择ndarray的元素_布尔数组_ok.mp4 6.97M
- _6 S' C! b. d% K5 k├──260 数据观察_ok.mp4 88.41M7 O* p7 x1 V. ?- F0 B+ W+ p
├──261 基于item的协同过滤推荐_ok.mp4 43.69M
0 `9 Z2 `/ A; n9 Z% s├──262 基于user的协同过滤推荐_ok.mp4 43.16M
+ O% R" r/ q/ }4 Y├──263 基于SVD的协同过滤推荐_ok.mp4 29.85M
. d. L: f$ S! m7 F├──264 项目概述_ok.mp4 10.21M
: I& a9 A9 {& k; n. X$ D├──265 opencv的安装及使用_ok.mp4 15.92M' ^, @! ^6 M2 |) H& z5 k
├──266 图像特征_颜色直方图_ok.mp4 31.83M' [8 ]5 q6 G/ @! p- }
├──267 用随机森林构建图像分类模型_ok.mp4 31.28M
% Q4 u$ j- G4 M5 K% P/ x- x├──268 对新图片进行分类预测_ok.mp4 7.14M& s' Y4 l9 t* F" b7 S& ~9 Q! X
├──269 项目概述_ok.mp4 11.91M
9 q1 \9 c, b% R$ }5 B9 d# Z├──27 改变ndarray的形状_ok.mp4 25.54M- Q( l3 [5 B% j
├──270 对文档进行分词_ok.mp4 8.74M q8 s0 h6 I9 d2 g |& S
├──271 用TFIDF和词袋表示文档特征_ok.mp4 26.72M
9 E5 R; M2 u7 S1 C; {9 T5 W├──272 用word2vec词向量表示文档特征_ok.mp4 22.18M
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- p3 w/ ?9 e! d; i├──274 模型效果的评估_ok.mp4 17.48M0 ^3 _" N2 U1 k3 ]1 [- [# D
├──275 对新文档进行分类预测_ok.mp4 15.97M# g. ~! A* z+ a9 R/ Q& i
├──276 预测房价项目概述_ok.mp4 8.63M
! O" |* s; P: p- ?: m, l) U! B├──277 数据理解和整体探索_ok.mp4 112.00M( W2 R3 V* Y! p6 l2 L6 R
├──278 数据清洗_ok.mp4 81.08M
) A; w1 J6 s2 f├──279 特征转换、衍生、组合_ok.mp4 48.69M
+ A, n2 ~1 X( f9 T8 P) r├──28 ndarray的基本运算_ok.mp4 25.52M) s8 g+ |. t2 n
├──280 特征筛选_ok.mp4 31.69M9 j: \) q# P4 Q
├──281 模型训练_ok.mp4 67.21M
7 B/ J" H7 K- Q& [, L+ x├──282 对新数据进行预测_ok.mp4 24.80M1 _4 Z: H8 M! h/ J. h3 _
├──283 项目概述_ok.mp4 16.70M
$ d' J" v) L. X$ ]2 U├──284 从交易数据中提取RFM特征_ok.mp4 19.19M
! |9 S7 c! [+ V$ J: c2 E├──285 客户RFM分析_ok.mp4 33.57M: |: L# ?5 ] ?1 G4 [" {2 J
├──286 响应预测模型训练和选择_ok.mp4 32.82M
( |9 A% P8 L5 Q6 g, Z├──287 模型部署和应用_ok.mp4 22.55M
, v( U6 _1 L- u, y, }0 ?├──288 项目概述_ok.mp4 40.76M/ h" L( S, j5 j. P
├──289 CT图像的预处理技术_ok.mp4 96.49M! Y4 }0 z/ R2 D, M( C
├──29 numpy进阶_ok.mp4 1.49M
3 a. h4 k! A! O1 O t- a├──290 图像数据的增强(augmentation)_ok.mp4 111.34M
$ }; }# | v% B, m# S2 @├──291 训练图像分割模型_ok.mp4 115.54M J$ l# }; m P! `% ^0 F: L, M
├──292 训练三维卷积神经网络_ok.mp4 120.12M
- ~. |4 a5 i( p$ c├──293 模型串联+项目总结_ok.mp4 93.39M
* P* Z& h, F# t6 n6 B├──30 广播_不同维度数组运算_ok.mp4 5.63M6 O) R( N& _1 m4 b7 g8 r2 G
├──31 复制和视图_ok.mp4 6.52M
6 o; m; d( g& g1 T├──32 附1_Windows下安装Anaconda_ok.mp4 18.44M
& x2 v! Q" z5 Z# ]8 o! Y6 @├──33 附2_虚拟机环境的使用_导入虚拟机_ok.mp4 11.95M
9 j! c0 [5 ^: E9 y. U# I├──34 附3_虚拟机环境的使用_认识环境_ok.mp4 25.88M
; @% f5 f- _: }# X├──35 scipy简介_ok.mp4 5.03M0 b$ }1 U0 t0 u8 Q6 {4 E8 E
├──36 线性代数基础知识_向量_ok.mp4 7.91M
1 Y; ]6 @% T4 I' Z1 o├──37 线性代数基础知识_矩阵_ok.mp4 14.79M' l# `! j6 G6 K' l0 b; P
├──38 特征值和特征向量_ok.mp4 9.93M% h. t- H- ?4 `! @
├──39 解线性方程组_ok.mp4 5.50M
) `1 |+ f2 v- ^& U+ e; x" k├──40 最小二乘法_ok.mp4 6.83M
1 N. G3 b7 p5 o* a├──41 本章引言_ok.mp4 12.04M- t; |8 ~- c& I+ N" i1 H0 m
├──42 Pandas安装&数据结构介绍_ok.mp4 41.59M
6 ^& j3 [8 b' e! C0 y4 ~7 n E* U├──43 Pandas数据查看_ok.mp4 43.45M- u3 @! b0 G, G
├──44 Pandas数据选择_ok.mp4 65.79M
) c+ {2 a% g$ @% M* o3 |├──45 Pandas数据修改与基本运算1_ok.mp4 61.02M
$ e: s6 l' x! A3 H, z. ~6 M├──46 Pandas数据修改与基本运算2_ok.mp4 73.70M
% `% _6 T+ M5 v6 p4 ^% y' v! K) C6 B├──47 Pandas数据修改与基本运算3_ok.mp4 68.64M2 N1 n) { M2 d, L( G: V
├──48 Pandas数据加载_ok.mp4 31.24M
7 ~3 h% W1 M2 u' L1 l0 r├──49 Pandas多层索引_ok.mp4 36.00M
) \7 s! T1 O* {├──50 Pandas数据变形之关联_ok.mp4 44.74M, W% w8 p) y+ G' ?
├──51 Pandas数据变形之分组与聚合_ok.mp4 48.12M
$ c5 o" o' k0 f% W0 _├──52 Pandas数据变形之数据重塑_ok.mp4 50.92M
0 \+ H* S1 A9 G├──53 本章引言_ok.mp4 18.81M
' j% D. A* G4 T" V├──54 Matplotlib主要绘图类型_上_ok.mp4 35.05M; ?- n" i" h1 f" k+ M
├──55 Matplotlib主要绘图类型_下_ok.mp4 45.97M8 D7 r; ~! W8 r
├──56 Matplotlib主要绘图参数_ok.mp4 18.59M Y2 ^4 ^8 U. ?1 D4 U# Z9 G9 T1 d
├──57 Matplotlib主要绘图装饰函数_ok.mp4 29.50M
u( i4 Y% z2 V1 l4 P$ t' T0 u _├──58 Matplotlib文字标注与注释_ok.mp4 20.45M% G9 i$ x: o3 y9 j' H
├──59 Matplotlib子图_ok.mp4 18.16M. j. b% M( r+ j. d8 D. b
├──60 本章引言_ok.mp4 4.60M$ s+ _- z5 J! `
├──61 快速理解数据挖掘和机器学习_ok.mp4 24.14M
3 l3 A |9 W; b% V6 A; _* t├──62 数据挖掘的六大任务_ok.mp4 38.43M! G X1 `7 O, K( Q: i( _
├──63 数据挖掘的方法论（CRISP-DM）_ok.mp4 21.75M5 L0 j0 ]- l, f7 |
├──64 预测模型的构建和应用流程_ok.mp4 15.29M
& K$ H# Y$ L. t9 i9 x├──65 机器学习算法及分类_ok.mp4 28.43M! f) k, Z3 k) H- w: K' t* [' g
├──66 数据挖掘与数据仓库和OLAP_ok.mp4 35.85M
# k `" R7 N3 N! l8 I├──67 数据挖掘和机器学习的应用案例_ok.mp4 32.55M
; C. O. S6 y }/ N$ C9 D. |├──68 如何成为一名优秀的数据科学家_ok.mp4 21.36M# y* X7 i( G8 E
├──69 本章引言_ok.mp4 6.42M
! i' q. l& u, ~' u├──70 认识数据_ok.mp4 25.69M
( }" G; o6 x$ I" Q( S7 j+ d) L├──71 描述性统计分析_ok.mp4 28.75M: U7 \# }, q+ n$ U2 x2 G
├──72 分类变量的分析方法_ok.mp4 38.34M
* E' W% G# Y' P# i* }├──73 连续变量的分析方法_ok.mp4 32.21M
$ @, N$ p; K6 `. w' ]% n! b c├──74 相关性分析_ok.mp4 48.01M
$ w0 `: O0 k$ Z* b' E; u1 V├──75 基本空间与随机事件_ok.mp4 20.40M- d8 |( N1 N: O0 {8 j, M: V8 d2 T
├──76 事件的关系与运算_ok.mp4 17.24M
5 G4 S6 |+ s0 i" F├──77 事件的概率_ok.mp4 20.51M$ f3 \# w) E% j5 s6 ^: m
├──78 随机变量的分布_ok.mp4 23.23M9 j; p8 n1 B$ t5 b2 B. r5 S* m
├──79 期望与方差_ok.mp4 21.46M
: f c4 z& ?" ]. @1 F* B├──80 联合分布_ok.mp4 21.05M
" q7 z/ h6 o+ M' n/ j├──81 条件分布与条件期望_ok.mp4 21.83M
; Q4 w; t/ ?& e. ]- r& `├──82 正态分布_ok.mp4 15.95M
2 z# r$ s: v3 T/ w5 F├──83 总体与样本_ok.mp4 26.73M
i% i$ D& t0 X* u& U9 s0 S├──84 样本均值与方差_ok.mp4 17.13M
0 X+ u& O/ }) w/ q├──85 次序统计量与分位数_ok.mp4 16.52M* T; [, Y* f2 _ K. H
├──86 矩法估计_ok.mp4 20.84M
K w6 H* ?' R3 P4 |% A├──87 极大似然估计_ok.mp4 17.10M' T2 }7 N- ^ n6 ~
├──88 贝叶斯估计_ok.mp4 16.55M% r9 L2 e' g* F; D' o4 m
├──89 区间估计_ok.mp4 17.46M
. P8 {, R) k9 L6 y7 k- I├──90 假设检验_ok.mp4 22.72M
4 P ]6 ?4 W9 Y; V4 v" Y) |├──91 多元线性回归（上）_ok.mp4 22.63M
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├──93 判别分析（上）_ok.mp4 16.46M
- i& F$ a5 T" c( B├──94 判别分析（下）_ok.mp4 17.88M* X! T9 q, r3 ^3 N7 a
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├──96 系统聚类法_ok.mp4 17.98M
' y5 s- S9 f' k# {% u! L0 e: z4 h├──97 动态聚类法_ok.mp4 23.05M
2 @/ a& b Z. d7 B4 K- |├──98 主成分分析_ok.mp4 20.02M+ M- U9 ?8 l" F$ Z, K& R* _
├──99 样本主成分及其应用_ok.mp4 17.96M( O- `1 I- o! r9 B( f0 @
8 j" i* y h) ~4 [: Y
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发表于 2024-2-6 12:12:01
