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XT-人工智能机器学习课程-无课件
8 l% @: ]5 @( v2 t3 J d$ d├──01 课程介绍_ok.mp4 3.32M7 i; r& H/ w) v" H
├──02 Python基本知识_ok.mp4 22.81M
" w( |! M& A4 u+ C ?├──03 Windows下安装Anaconda_ok.mp4 18.44M
, ?7 U& z8 v, b├──04 虚拟机环境的使用_导入虚拟机_ok.mp4 12.01M
# ^2 h! e/ A% E( Z3 o6 h├──05 虚拟机环境的使用_认识环境_ok.mp4 25.87M
- J6 K; a! C3 o2 ^% u' Z├──06 Python工作环境_ok.mp4 62.64M
" N* R' t! {- x0 U├──07 Python基本语法_ok.mp4 22.42M1 x/ R( r7 x- f+ [' ?8 n3 v7 x+ R: K
├──08 Python对象_ok.mp4 64.90M$ c5 k+ a6 ?& ?
├──09 Python流程控制_ok.mp4 25.83M5 z9 L' ~/ z; d4 q5 m( A) C+ l
├──10 函数的定义与使用_ok.mp4 53.60M% o/ l2 T' a# t
├──10 函数的定义与使用_ok_ok.mp4 52.54M- N9 d9 Q' h: \
├──100 附1-sclklt-learn引导篇_ok.mp4 33.57M/ G. x4 u) Z- B( K2 G
├──101 附2-Oange引导篇_ok.mp4 28.13M
7 x& f8 o. s- m4 G2 Z├──102 附3-Xgboost安装篇_ok.mp4 17.60M
( I. d' Z( T' ?, W7 ~$ Q" C: h├──103 课程概述_ok.mp4 14.41M8 s3 ^* k3 L. Y6 F7 \
├──104 特征构造的常用方法_ok.mp4 19.54M! t7 R3 h8 @" ~: n6 P
├──105 用户RFM行为特征提取（代码演示）_ok.mp4 7.63M
: d' U# l7 @0 e `├──106 用户RFM行为特征提取_ok.mp4 21.39M. R+ _3 D8 n+ ?4 @8 m1 X- F
├──107 特征转换之连续变量无量纲化_ok.mp4 8.51M" ]% Y/ w; ]1 J2 e3 E
├──108 特征转换之连续变量数据变换_ok.mp4 6.95M( B% R; a1 D K, V6 L
├──109 连续变量特征转换（代码演示）_ok.mp4 21.42M
3 g5 [: A4 J9 `├──11 闭包和装饰器_ok.mp4 15.55M
. v" s' Y: z( o+ h$ F├──110 特征转换之连续变量离散化_ok.mp4 21.08M) n) U; D: Z) |) x' x
├──111 类别变量编码（代码演示）_ok.mp4 12.07M
, i: k) O# A) W- C6 ]' `& ]├──112 特征转换之类别变量编码_ok.mp4 13.23M" H; h8 p" t+ N- K
├──113 日期型变量处理（代码演示）_ok.mp4 14.61M8 J J5 @1 @* v4 ?6 C7 ]4 o
├──114 特征转换之缺失值处理（代码演示）_ok.mp4 7.37M7 g2 {* { v' R% G3 L' @# V: z
├──115 特征转换之缺失值处理_ok.mp4 14.72M4 L v' s1 m' t
├──116 特征转换之特征组合（代码演示）_ok.mp4 5.90M% Q( q! _0 @( `) M: O, r& O
├──117 特征转换之特征组合_ok.mp4 12.14M/ i0 h( b- v [1 A1 B1 Z
├──118 数据降维概述_ok.mp4 18.53M
. e3 x! u0 n% l/ u! }: y├──119 数据降维之主成分分析（PCA）_ok.mp4 18.67M
6 |) k+ @5 O7 h├──12 Python的面向对象编程1_ok.mp4 22.40M9 I& V- e A- z1 h ?6 o/ q7 q2 [( p
├──120 数据降维之主成分分析（PCA代码演示）_ok.mp4 14.68M
7 d# ]- ]% _9 g0 P* I- _* D├──121 数据降维之线性判别分析法（LDA）~1_ok.mp4 19.28M2 D% y- y( S3 s3 t. y
├──121 数据降维之线性判别分析法（LDA）_ok.mp4 14.26M% \) V- L4 m7 i5 P# b/ U8 V
├──122 数据降维之线性判别分析法（LDA代码演示）_ok.mp4 11.17M
) A0 x! Y$ B7 I- |; O; `├──123 特征选择概述_ok.mp4 14.11M1 {- o$ w+ S/ r2 O
├──124 单特征重要性评估_ok.mp4 18.43M
$ _! q! L5 h% A R$ | T+ X0 d├──125 单特征重要性评估（代码演示）_ok.mp4 8.55M
0 M4 {& @8 r4 P+ s├──126 课程总结_ok.mp4 4.42M& [. q% c. v, R* A/ h, x6 o6 t1 [. s W
├──127 本章引言_ok.mp4 5.06M0 l( u4 Q Q7 ]3 s) n
├──128 构建你的第一个简单分类模型_ok.mp4 20.19M
8 Y8 I' `; n* A4 T├──129 构建你的第一个简单分类模型_代码演示_ok.mp4 45.05M
: N5 e1 ^. f8 r5 @├──13 Python的面向对象编程2_ok.mp4 11.32M; O* W* g1 I6 O7 [' [* B4 x3 n
├──130 用测试集对模型进行交叉验证_ok.mp4 20.85M
2 w. E' i( |6 G/ \0 s├──131 尝试其他的分类算法_ok.mp4 15.49M
5 y7 @ t1 r% t! T$ W6 Y├──132 准备一个更好的训练集_ok.mp4 49.71M
6 I7 S w2 _* x+ Y├──133 将多个模型的预测结果融合起来_ok.mp4 11.35M0 D3 J8 G d' {) W& m* r0 w
├──134 模型优化的三个要素_ok.mp4 9.64M- p& c$ `8 d p8 h6 p% c
├──135 本章引言_ok.mp4 6.87M0 b9 z" q0 f" t I' a9 l
├──136 偏差与方差_过拟合与欠拟合_ok.mp4 14.72M
0 b4 [+ a! F3 ?; W├──137 通过学习曲线诊断偏差和方差_ok.mp4 26.70M
U& w3 _: C$ i+ p├──138 通过验证曲线诊断过拟合和欠拟合_ok.mp4 16.21M
: D9 A2 b8 r6 I) y0 j. b$ O9 O├──139 模型交叉验证方法之数据集划分_ok.mp4 24.56M4 ^& d8 Y1 X! i# @
├──14 输入输出_ok.mp4 17.72M8 i) H0 r% z. L. L4 ~
├──140 模型交叉验证方法之k折交叉验证_ok.mp4 19.74M$ L# `+ m9 x) z* R- t3 z, u
├──141 模型评估指标之准确率和召回率_ok.mp4 28.32M) H& \2 z$ h$ |+ Z7 G
├──142 模型评估指标之收益曲线_ok.mp4 30.81M2 a& ?. |- ~; D8 v- X
├──143 模型评估指标之ROC与AUC_ok.mp4 16.65M
( Q7 F# _5 v6 v├──144 模型评估指标之KS值_ok.mp4 12.48M
8 s8 v% O- \: P, V* w! V# x├──145 本章引言_ok.mp4 2.56M
4 h0 s/ ?/ X0 c9 w+ n( W: F├──146 什么是逻辑回归_ok.mp4 14.25M2 V7 f0 c: f0 t/ F$ D2 i9 {
├──147 逻辑回归模型参数求解_ok.mp4 27.99M2 q+ d) }# i; O
├──148 逻辑回归模型正则化方法_ok.mp4 11.84M
2 E3 W" W/ \/ t8 ^/ L2 l├──149 逻辑回归代码示例_ok.mp4 32.62M, n, z& ~1 C- H8 ?# q5 E
├──15 字符和编码_ok.mp4 14.30M9 i9 h. q% H+ B6 U$ a3 t$ t
├──150 逻辑回归模型结果解释_ok.mp4 13.20M8 E2 j3 m! w* Z* e' C# U Z1 a
├──151 逻辑回归模型自动化调参_ok.mp4 22.89M
( w3 B8 B0 G/ v) i. |% o├──152 逻辑回归的多分类问题_ok.mp4 15.32M) ~( @5 z" }' R* j7 A
├──153 类别型特征变量转换_ok.mp4 17.80M
! n) H( D4 G' m* Y( a, C* @! _. Y├──154 连续型特征变量转换_ok.mp4 12.05M8 z+ c- X' r6 ]/ F# Q$ @) F
├──155 特征变量的组合_ok.mp4 16.66M
$ o3 I% O" N) R! J7 V# d4 W9 z├──156 预测概率转换为分数_ok.mp4 20.52M
) u+ D3 o7 A( m% Z* P+ n5 T& R├──157 本章总结_ok.mp4 8.83M
* i, u6 @& c7 ?3 P├──158 本章引言_ok.mp4 1.24M' E1 h9 C5 _ K7 ]& f3 h$ S0 J+ n
├──159 什么是K近邻_ok.mp4 8.59M; R, ^. s' D. o9 c
├──16 正则表达式_ok.mp4 59.58M
}7 l3 |5 x5 m. i) ~7 m: v├──160 K近邻之距离度量_ok.mp4 6.53M
; d0 V# U( X( _3 L' {! V h├──161 K近邻算法基本原理_ok.mp4 7.98M# a0 ]' {" ^- M0 E( S
├──162 K近邻算法代码演示_ok.mp4 16.09M
- ~! h4 _( \9 T├──163 K近邻参数优化_ok.mp4 14.93M4 f" s8 u" }! U
├──164 特征标准化和转换_ok.mp4 23.50M, J& N, h; ?3 h6 f: y# N9 z( A
├──165 K近邻总结_ok.mp4 6.56M7 S; Z; m. T5 e0 G* F
├──166 本章引言_ok.mp4 3.81M! E( r8 j2 [2 W: ?$ Q& X% J8 r
├──167 什么是决策树_ok.mp4 12.27M
3 q1 v8 U0 K2 U D; D0 R I0 I( [( r├──168 决策树属性分裂基本概念_ok.mp4 6.52M
0 Q- `! K* `$ P2 k* E( `. }├──169 决策树节点不纯度_ok.mp4 21.29M
+ q2 L& B% x4 r9 A' r├──17 课程介绍_ok.mp4 4.59M
6 M1 z. i; C, u9 S1 Z) y; S! V├──170 决策树最佳分裂_ok.mp4 27.48M
3 |. |, [% ~5 H├──171 决策树算法对比_ok.mp4 10.62M
0 x' \' @. w: W! F/ F- {; i├──172 决策树剪枝_ok.mp4 14.31M* ]! a$ ]1 z/ J
├──173 决策树代码演示_ok.mp4 28.02M
9 J8 O. O* e l% Z, C├──174 决策树参数调优_ok.mp4 11.06M
3 e" @6 o. ]- ~- V# _├──175 决策树总结_ok.mp4 7.30M% U7 t4 [( j: w6 M# d
├──176 本章引言_ok.mp4 2.18M" W8 i( ^0 T- r
├──177 什么是支持向量机_ok.mp4 8.97M
2 T' `. r" }" l7 y$ F2 ]├──178 支持向量机算法基本原理_ok.mp4 12.69M
8 G+ W) P7 P6 R6 _& a+ ^& V├──179 支持向量机代码演示_ok.mp4 11.97M
5 S1 y9 k- b: p, r├──18 Numpy基础_ok.mp4 2.58M* y3 R( W8 T" s1 V
├──180 支持向量机参数优化_ok.mp4 8.53M+ `1 y* j- E" M
├──181 支持向量机总结_ok.mp4 5.68M
( T( m- x7 N( {5 o0 `! c* i5 F├──182 本章引言_ok.mp4 1.40M/ h, F \! [$ U
├──183 贝叶斯公式_ok.mp4 10.73M0 z& z% F4 V' }3 W* W
├──184 朴素贝叶斯分类原理_ok.mp4 16.89M3 \2 j+ ]( f- C0 P3 }5 v
├──185 朴素贝叶斯代码演示_ok.mp4 14.74M- D9 C2 U+ ^" N: Z* \
├──186 朴素贝叶斯总结_ok.mp4 2.58M
3 P5 [. z' T2 D6 W├──187 课程概述_ok.mp4 5.12M0 Z' E" f) y) n2 {5 a
├──188 相关和回归_ok.mp4 15.81M
2 h- U& W+ {3 Z _: E├──189 一元线性回归模型_ok.mp4 5.85M
5 ^. o, m8 X5 Z T+ q├──19 多维数组类型_ndarray_ok.mp4 15.86M
" y7 H! w6 T& `├──190 最小二乘法_ok.mp4 11.06M4 i8 \* {9 m: W. l6 T7 e
├──191 一元线性回归excel操作_ok.mp4 16.86M
) f! T! H U1 G5 W& B- {) E0 s├──192 一元线性回归python操作_ok.mp4 13.53M& r& [& e4 W$ ?" Y1 b' N1 K
├──193 课程总结_ok.mp4 7.30M7 X- |9 o1 n2 @" z: ]
├──194 多元线性回归模型_ok.mp4 4.98M' @4 u; D: P" M. c
├──195 多重共线性概念_ok.mp4 8.15M
/ C2 {2 I0 @" _: P/ K├──196 逐步回归方法_ok.mp4 13.48M
2 y, \! {7 B y- F0 C, b├──197 过拟合与正则化_ok.mp4 8.86M
" y$ a9 R5 r' {. l+ C& ^, @9 ]├──198 多元线性回归excel操作_ok.mp4 19.71M! \& w; d) N+ f7 `, n7 e
├──199 多元线性回归python操作_ok.mp4 22.87M
& K! z/ y4 D& O3 q1 m# {. H8 T├──20 创建ndarray_ok.mp4 20.50M
8 q" K0 e" v( A' D& G2 L# F├──200 非线性回归简介_ok.mp4 5.14M7 ]8 @! }/ Q' |9 Y! @
├──201 非线性回归在Excel中的操作_ok.mp4 8.95M6 t% D# |5 b6 ~. c, m5 i9 R" A
├──202 非线性回归在python的操作_ok.mp4 15.82M& E! u$ Y$ Q/ b8 V
├──203 回归模型常用评估指标_ok.mp4 13.98M7 U' F4 t& ^& j$ W! g0 f
├──204 回归树（CART）基本原理_ok.mp4 13.24M; h: \1 F- ]8 ^: Y
├──205 回归树代码演示_ok.mp4 15.53M
" ^+ @' o1 v# V* v├──206 课程概述_ok.mp4 5.43M [) g3 w$ P- h' D; z, q1 ~
├──207 什么是聚类分析_ok.mp4 6.85M
' m7 _+ J2 Y3 b9 p! y├──208 相似度与距离度量_ok.mp4 12.16M
; }7 r' w. ]5 @8 {, G├──209 聚类之K均值算法_ok.mp4 19.18M
# z; Q4 \' ^- F, y( n├──21 numpy中的数据类型_ok.mp4 16.14M
% m. I# k- `( V1 m/ A1 G) v├──210 K均值算法代码演示_ok.mp4 17.63M
" v& w. `& O) v; Q. V0 a├──211 K均值算法调参_ok.mp4 14.94M
/ v, B7 B+ N% u$ Y& N6 s& \5 z8 J├──212 聚类模型评估指标_ok.mp4 25.56M
' m- C; b |: T) d3 d' B├──213 聚类分析总结_ok.mp4 4.83M
' P7 E1 B. d6 C( t8 q├──214 什么是关联规则_ok.mp4 27.79M! H& `! @& `5 Z) V
├──215 关联规则Apriori算法_ok.mp4 18.37M
$ W2 N4 C9 k, l* ~2 P5 U├──216 关联规则的lift指标_ok.mp4 16.05M+ l. N g9 q( L
├──217 关联规则的理解与应用_ok.mp4 11.36M% u) r. o: m( v3 C7 G2 R
├──218 关联规则代码演示_ok.mp4 12.65M' h0 f* T4 |5 \, `
├──219 关联规则总结_ok.mp4 3.48M/ Y7 V9 u( _' B6 w% q& R5 }
├──22 ndarray的文件IO_ok.mp4 20.73M
: F7 v5 b8 q2 `8 k4 ]. w& z$ d% x├──220 课程总结_ok.mp4 3.63M; k O ?) E3 t: n1 _: B. G
├──221 什么是推荐系统_ok.mp4 8.12M
$ g ?. ^" F0 H. D! h) B$ t f├──222 基于Item的协同过滤算法_ok.mp4 13.34M3 `6 \7 ^* Z$ r/ ]* G
├──223 基于User的协同过滤算法_ok.mp4 6.64M( R w K# b9 n4 Q: Q
├──224 SVD矩阵分解算法_ok.mp4 12.50M: b/ t+ y$ W% z9 H
├──225 机器学习经典案例：垃圾邮件过滤模型_ok.mp4 206.24M8 ?, U/ C* y' _- x. c1 u/ Z) }
├──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
' c. R: m" ?& A% }: r) d├──226 机器学习经典案例：KNN算法实现手写字体识别_ok.mp4 135.17M
, q1 K. w1 t$ p├──227 机器学习经典案例：餐馆菜肴推荐系统_ok.mp4 88.93M
( Y$ N1 {2 |: M. F _% Y. i├──228 课程概述_ok.mp4 6.23M/ Y4 u* e0 q) z
├──229 模型融合基本概念_ok.mp4 22.20M
6 F8 |7 p9 T5 x% T5 z i1 f! d├──23 操作多维数组ndarray_ok.mp4 2.63M0 L K" x! ^# E+ e3 C* ~
├──230 Voting和Averaging融合_ok.mp4 6.70M
: M0 Y/ \, K. u8 r+ u* A$ }4 c/ W T├──231 Bagging融合_ok.mp4 12.46M
. k/ E2 d, o4 n├──232 Boosting融合_ok.mp4 6.52M+ s4 c/ L# i9 u) @( I' E8 b
├──233 随机森林算法基本原理_ok.mp4 24.84M( A S3 o1 M$ f% p8 Q
├──234 随机森林算法（分类）代码演示_ok.mp4 22.98M, p1 g- `: Q( F2 J) G
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& b4 L" P$ {1 Q, i9 u* X6 B├──236 Adaboost算法基本原理_ok.mp4 10.75M
+ Z! j1 t7 {) c- g9 q C& P├──237 Adaboost算法（分类）代码演示_ok.mp4 16.68M" @( n `1 P! M
├──238 Adaboost算法（回归）代码演示_ok.mp4 10.99M
) X% k/ H4 ^' }4 H$ E% C9 r├──239 GBDT算法基本原理_ok.mp4 21.76M4 j e# c- V* ]) [3 v
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+ ?: i/ I" L, ^& V& O4 ]├──242 Xgboost基本介绍_ok.mp4 8.32M
8 u5 `& `+ @) V6 G k├──243 Xgboost算法（分类）代码演示_ok.mp4 22.38M
& r, }. j- b0 q$ t2 i2 u├──244 Xgboost算法（回归）代码演示_ok.mp4 11.80M
1 [# {' w) x9 K- e. d! K' r├──245 课程总结_ok.mp4 7.47M7 H4 d2 ?7 K! a5 t6 D: k
├──246 文本分析的基本概念_ok.mp4 20.19M& p! p! b; h- U- Z
├──247 文本特征表示方法（词袋模型）_ok.mp4 10.29M0 I! L5 m" ^0 n5 A5 b
├──248 TF-IDF算法_ok.mp4 15.53M: w- Q) I0 g4 Q* V4 ]' Z
├──249 词表征方法（词向量）_ok.mp4 24.69M* w8 J; ]# @3 Z$ {0 G' f( _/ o! C
├──25 选择ndarray的元素_索引数组_ok.mp4 8.16M; B5 N* E' x+ }, B
├──250 神经网络与深度学习_ok.mp4 30.18M$ i! Q/ |' Y( l; r! p3 W" h* H& S
├──251 卷积神经网络CNN介绍_ok.mp4 26.14M
) g- x. s5 _. i4 n' I├──252 循环神经网络RNN介绍_ok.mp4 14.96M
5 o* k6 [! C m/ c# [├──253 深度学习的应用场景_ok.mp4 25.42M
7 C- o, p! T, R├──254 背景与部分原理_ok.mp4 41.38M2 U# s1 F' N; K9 \2 A* x, t
├──255 模型原理_ok.mp4 37.78M
5 q# r& ]- n4 R& F/ H/ L├──256 数据_ok.mp4 65.15M
6 c s. [8 W2 p) }├──257 代码_ok.mp4 53.08M
- u4 N& Z) f5 T/ O# {5 z├──258 总结_ok.mp4 52.23M
5 }8 u X7 I/ u `3 x├──259 项目概述_ok.mp4 8.01M
9 B7 v7 x" A! z" f3 K3 }├──26 选择ndarray的元素_布尔数组_ok.mp4 6.97M5 @1 D8 p. O" r2 w3 `8 g
├──260 数据观察_ok.mp4 88.41M
: p3 y- F* l( W2 T" k├──261 基于item的协同过滤推荐_ok.mp4 43.69M+ q. K) G G! j' t5 M
├──262 基于user的协同过滤推荐_ok.mp4 43.16M$ t9 e# T( l" }
├──263 基于SVD的协同过滤推荐_ok.mp4 29.85M
4 K) k, ~% N. h+ Z0 X O" Z3 l: J├──264 项目概述_ok.mp4 10.21M- L5 i' C4 V6 O. `% d. m! ?
├──265 opencv的安装及使用_ok.mp4 15.92M7 s" e: i0 K u! o0 O
├──266 图像特征_颜色直方图_ok.mp4 31.83M: t& x1 {- w* D
├──267 用随机森林构建图像分类模型_ok.mp4 31.28M
; Y1 U7 N. V' e' j# e4 b' V& j3 x├──268 对新图片进行分类预测_ok.mp4 7.14M8 s2 X a$ f! ]
├──269 项目概述_ok.mp4 11.91M
5 r8 n4 }8 y& D: a* q├──27 改变ndarray的形状_ok.mp4 25.54M! K! B& w( T$ |5 w# g! A& s+ h/ R1 o
├──270 对文档进行分词_ok.mp4 8.74M/ v% r. b7 u+ K) ~! Q4 G
├──271 用TFIDF和词袋表示文档特征_ok.mp4 26.72M# f( c' Q. c; i% p+ q8 B3 V" o- J
├──272 用word2vec词向量表示文档特征_ok.mp4 22.18M
" s8 y' ]9 ]2 O! E9 [0 q* h├──273 训练文档分类模型_ok.mp4 13.78M9 C& l' w% C# `3 o* S8 |( x6 o
├──274 模型效果的评估_ok.mp4 17.48M
7 R5 z2 b, n Z$ Q9 M3 ~├──275 对新文档进行分类预测_ok.mp4 15.97M7 s' {- W2 y7 `1 }; ] t" J1 ^* U! ?
├──276 预测房价项目概述_ok.mp4 8.63M
" Y& K; ]1 u* J5 k├──277 数据理解和整体探索_ok.mp4 112.00M
8 q" [/ E& F3 r- V; `6 y+ V├──278 数据清洗_ok.mp4 81.08M
2 W) u1 M/ L$ t i) S6 @├──279 特征转换、衍生、组合_ok.mp4 48.69M, D! M2 c! ?6 [5 }& P
├──28 ndarray的基本运算_ok.mp4 25.52M% ?; E8 ]7 D; O8 x* J
├──280 特征筛选_ok.mp4 31.69M
% Z& _) s# ?; ~3 q├──281 模型训练_ok.mp4 67.21M
) q7 U; R5 u$ b# q├──282 对新数据进行预测_ok.mp4 24.80M
+ X' B6 Q& \0 V/ |) G+ N├──283 项目概述_ok.mp4 16.70M
( }7 E/ @3 |# K├──284 从交易数据中提取RFM特征_ok.mp4 19.19M5 Z2 M. U8 V5 t4 a
├──285 客户RFM分析_ok.mp4 33.57M/ y- e8 J# s; Y1 G! x
├──286 响应预测模型训练和选择_ok.mp4 32.82M& {6 V# x/ G+ K9 x5 ]8 Y' V
├──287 模型部署和应用_ok.mp4 22.55M& l4 t' \- L) b- N0 e
├──288 项目概述_ok.mp4 40.76M
* Y- [+ L; x* Y+ N# c├──289 CT图像的预处理技术_ok.mp4 96.49M# }( w6 j+ _, ]6 Y
├──29 numpy进阶_ok.mp4 1.49M
/ v1 M' z. e+ G& U! p├──290 图像数据的增强(augmentation)_ok.mp4 111.34M" T8 S, b$ u. O( q2 N3 v B* U
├──291 训练图像分割模型_ok.mp4 115.54M
$ G7 e: a! Y& i& Y3 L. b├──292 训练三维卷积神经网络_ok.mp4 120.12M
* z/ d. r8 X% T2 L& N+ N├──293 模型串联+项目总结_ok.mp4 93.39M
. R* i% b) }( U├──30 广播_不同维度数组运算_ok.mp4 5.63M' }6 }) k: ^, n: z
├──31 复制和视图_ok.mp4 6.52M
4 y& p9 l- m' \4 \$ i9 \; g├──32 附1_Windows下安装Anaconda_ok.mp4 18.44M
) k; u$ n$ x5 E8 z# ~├──33 附2_虚拟机环境的使用_导入虚拟机_ok.mp4 11.95M
* K* a0 O5 G: e, e6 H8 ]├──34 附3_虚拟机环境的使用_认识环境_ok.mp4 25.88M" U# J# d. I3 q% @# ?' f
├──35 scipy简介_ok.mp4 5.03M$ m% S L" t6 w) P. R
├──36 线性代数基础知识_向量_ok.mp4 7.91M
; Q! k1 U9 v' \├──37 线性代数基础知识_矩阵_ok.mp4 14.79M
Y& O. ?8 r. k2 x( ]1 k├──38 特征值和特征向量_ok.mp4 9.93M5 E+ j% z! T7 `
├──39 解线性方程组_ok.mp4 5.50M
6 b2 C8 S: _5 S% r7 j: r+ r) U$ i) h├──40 最小二乘法_ok.mp4 6.83M
6 @$ z# e& l) c1 P5 M4 S├──41 本章引言_ok.mp4 12.04M' Z) g$ u3 F5 t9 m2 M, a8 Y
├──42 Pandas安装&数据结构介绍_ok.mp4 41.59M
6 k" ]- F0 o: s; H7 C+ B0 W) v├──43 Pandas数据查看_ok.mp4 43.45M# s, ?6 L0 h' q
├──44 Pandas数据选择_ok.mp4 65.79M+ n" H6 e/ {3 k( d; o
├──45 Pandas数据修改与基本运算1_ok.mp4 61.02M4 b* l! |) B" p& P9 u0 Z
├──46 Pandas数据修改与基本运算2_ok.mp4 73.70M
% Y2 m! v7 a1 O! n├──47 Pandas数据修改与基本运算3_ok.mp4 68.64M" y1 \) E4 N# z* t, R, j
├──48 Pandas数据加载_ok.mp4 31.24M
, H; u, u0 K9 S6 @ w. e" |7 Z1 a; ]├──49 Pandas多层索引_ok.mp4 36.00M' b H4 y8 ?3 d1 W5 k+ K
├──50 Pandas数据变形之关联_ok.mp4 44.74M
0 r, Y! n) k- v# |# ~1 \8 v├──51 Pandas数据变形之分组与聚合_ok.mp4 48.12M
% N0 U# `6 {5 ?! u. r: r/ ?! Q# F├──52 Pandas数据变形之数据重塑_ok.mp4 50.92M7 t4 D5 `; s( _, }" C; ^/ |& _
├──53 本章引言_ok.mp4 18.81M
5 [. v2 w- Z5 Q: C# U├──54 Matplotlib主要绘图类型_上_ok.mp4 35.05M( R1 O. p3 f' s
├──55 Matplotlib主要绘图类型_下_ok.mp4 45.97M- R, r: ^9 ^/ `' s% R+ y
├──56 Matplotlib主要绘图参数_ok.mp4 18.59M
2 K" T& @9 v; Z5 L5 G├──57 Matplotlib主要绘图装饰函数_ok.mp4 29.50M4 @3 [$ X1 G* C) k6 ~/ @3 z. \! H
├──58 Matplotlib文字标注与注释_ok.mp4 20.45M
9 J! y |5 i( n' q6 N; u7 D- k2 \ h├──59 Matplotlib子图_ok.mp4 18.16M# O! h+ T; w1 L* a
├──60 本章引言_ok.mp4 4.60M
6 g$ }# w* T, m4 X├──61 快速理解数据挖掘和机器学习_ok.mp4 24.14M. i# |9 t) m; @. g: N% N" ]2 p/ n
├──62 数据挖掘的六大任务_ok.mp4 38.43M, Z u: E4 }5 N" m
├──63 数据挖掘的方法论（CRISP-DM）_ok.mp4 21.75M t' n/ Q! G. E& M
├──64 预测模型的构建和应用流程_ok.mp4 15.29M
" `& q* t5 Y( k* [├──65 机器学习算法及分类_ok.mp4 28.43M
2 m7 V( G/ \' E! `├──66 数据挖掘与数据仓库和OLAP_ok.mp4 35.85M
' {" h1 d+ B! M! K" \├──67 数据挖掘和机器学习的应用案例_ok.mp4 32.55M
- H& r( a+ Y' q) R├──68 如何成为一名优秀的数据科学家_ok.mp4 21.36M7 a' y$ B* Y) K* Z2 d
├──69 本章引言_ok.mp4 6.42M+ D4 M3 J7 C" q/ h3 f! p
├──70 认识数据_ok.mp4 25.69M9 ~% p$ G2 S, v+ p. g" Y0 d/ z' Y" m4 S
├──71 描述性统计分析_ok.mp4 28.75M r3 }; r! ]3 S' O# G4 j( J+ w
├──72 分类变量的分析方法_ok.mp4 38.34M
8 X2 a0 k5 s/ D; j├──73 连续变量的分析方法_ok.mp4 32.21M. P/ L: m) C3 r% U6 c
├──74 相关性分析_ok.mp4 48.01M$ K0 @% M4 w3 K% x7 M! d5 w
├──75 基本空间与随机事件_ok.mp4 20.40M
+ ~- k0 \% Q6 J├──76 事件的关系与运算_ok.mp4 17.24M% t' D y5 k! g, H! F6 K+ T- E
├──77 事件的概率_ok.mp4 20.51M
$ C, B4 U# E0 J d8 C( |# L├──78 随机变量的分布_ok.mp4 23.23M. i) h; R' P8 m- K& J, |
├──79 期望与方差_ok.mp4 21.46M3 K1 y) n) r! J' G( G: Q: U
├──80 联合分布_ok.mp4 21.05M
+ k9 T6 S3 ^+ a├──81 条件分布与条件期望_ok.mp4 21.83M% |$ X7 y, _$ v
├──82 正态分布_ok.mp4 15.95M# @1 R8 k* k5 ~' Q7 e, V
├──83 总体与样本_ok.mp4 26.73M! O/ e% j! }7 @. o3 p- `
├──84 样本均值与方差_ok.mp4 17.13M/ w, r6 F3 J7 t7 u( o. q7 s, ]6 f
├──85 次序统计量与分位数_ok.mp4 16.52M- [ t$ v( k, A' Y+ v: b
├──86 矩法估计_ok.mp4 20.84M$ ^( l* l& A) N" A
├──87 极大似然估计_ok.mp4 17.10M1 r5 R/ Z f9 Y; o* y7 M% U
├──88 贝叶斯估计_ok.mp4 16.55M
3 x0 N+ {8 `6 O! m: Z├──89 区间估计_ok.mp4 17.46M9 z) ~& b4 S6 Y% a! N. _9 v( X
├──90 假设检验_ok.mp4 22.72M
/ A) P2 w/ G1 q8 k, h3 T2 l├──91 多元线性回归（上）_ok.mp4 22.63M* K" Q: u6 Z) E4 ~6 Q
├──92 多元线性回归（下）_ok.mp4 23.35M
$ K% B% @" e3 S5 n3 {$ ?├──93 判别分析（上）_ok.mp4 16.46M
6 H+ _* k# J2 T6 v7 y3 j├──94 判别分析（下）_ok.mp4 17.88M
( Z# b* q/ Z- T: x% ~0 N├──95 数据处理_ok.mp4 19.51M
& B% a# t' z7 O* W! k├──96 系统聚类法_ok.mp4 17.98M$ y, ?" P0 ?9 h4 l% B3 d- B' ] q
├──97 动态聚类法_ok.mp4 23.05M
/ {4 Q8 _! M$ s9 s) B3 ?0 O/ v├──98 主成分分析_ok.mp4 20.02M# Y+ t+ U" T% ]7 X: k; T
├──99 样本主成分及其应用_ok.mp4 17.96M
8 s; l( d2 P' w# N: ^4 o L& n4 t. F7 b! {+ w8 q/ r5 c% N" U6 p+ T+ J- L- s
; I7 k5 C8 U- u7 g- y' y& L& @0 Y9 c
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发表于 2024-2-6 12:12:01
