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XT-人工智能机器学习课程-无课件
% C0 N/ f0 r7 r* S' r├──01 课程介绍_ok.mp4 3.32M/ T$ |" c, a. h; n2 M" r
├──02 Python基本知识_ok.mp4 22.81M& I( c/ s7 `# ]6 z7 F1 Q5 B4 P
├──03 Windows下安装Anaconda_ok.mp4 18.44M* w& x8 }( W' U- \" o0 h
├──04 虚拟机环境的使用_导入虚拟机_ok.mp4 12.01M
, w$ K' e4 N- T" K1 t& ?% |├──05 虚拟机环境的使用_认识环境_ok.mp4 25.87M. C. f9 T' M# Z$ B" b3 f0 Q" a$ R
├──06 Python工作环境_ok.mp4 62.64M
; y# d& @$ a: l5 @* j% o" T├──07 Python基本语法_ok.mp4 22.42M( a P t& s% M& {. @
├──08 Python对象_ok.mp4 64.90M. L( `- o( c- J( k
├──09 Python流程控制_ok.mp4 25.83M/ d4 W! N, g5 G
├──10 函数的定义与使用_ok.mp4 53.60M
0 l5 p6 c+ m. R├──10 函数的定义与使用_ok_ok.mp4 52.54M
/ _* }/ |! N# W1 j├──100 附1-sclklt-learn引导篇_ok.mp4 33.57M
& Z& A$ D; ]" O& f* y├──101 附2-Oange引导篇_ok.mp4 28.13M
5 P$ l' A2 J2 l$ b7 R7 G" K3 S* ~├──102 附3-Xgboost安装篇_ok.mp4 17.60M5 P: H" \1 }. U# ~4 O% V; c( r
├──103 课程概述_ok.mp4 14.41M7 l0 F U; p& ~' x2 }" V4 L
├──104 特征构造的常用方法_ok.mp4 19.54M; @! \" |! _/ V2 Q" b5 A$ V. G
├──105 用户RFM行为特征提取（代码演示）_ok.mp4 7.63M
' l& v( b& c/ ^+ r7 }├──106 用户RFM行为特征提取_ok.mp4 21.39M G- `% o3 @5 U- ^0 a, i Q
├──107 特征转换之连续变量无量纲化_ok.mp4 8.51M
3 N. { i7 W' L├──108 特征转换之连续变量数据变换_ok.mp4 6.95M
! V7 U$ l0 b; z- _" ]9 l1 M7 P├──109 连续变量特征转换（代码演示）_ok.mp4 21.42M
! W# m/ D; k1 x0 `& G├──11 闭包和装饰器_ok.mp4 15.55M
; b( t* y+ }. G/ ^ T1 J├──110 特征转换之连续变量离散化_ok.mp4 21.08M$ e }( H4 a1 ~1 `& n3 x
├──111 类别变量编码（代码演示）_ok.mp4 12.07M* D1 C6 i7 @. X4 I6 k3 i# q# e
├──112 特征转换之类别变量编码_ok.mp4 13.23M
" j( Y9 t5 {6 Q6 T- s" j├──113 日期型变量处理（代码演示）_ok.mp4 14.61M' r+ T" X$ J" Q! e' m: \7 j
├──114 特征转换之缺失值处理（代码演示）_ok.mp4 7.37M- q+ N# @: ~( ^8 s& l! p
├──115 特征转换之缺失值处理_ok.mp4 14.72M
: l) f0 O. d+ D/ b' O2 M) Z├──116 特征转换之特征组合（代码演示）_ok.mp4 5.90M, a |# Z' g7 V5 c+ K. l/ {7 Y
├──117 特征转换之特征组合_ok.mp4 12.14M
6 N4 @0 V# V: {6 z├──118 数据降维概述_ok.mp4 18.53M F/ N: t# v8 k5 h9 H2 ^" l
├──119 数据降维之主成分分析（PCA）_ok.mp4 18.67M
V: W: }3 N r4 s- o├──12 Python的面向对象编程1_ok.mp4 22.40M' S: P- G4 }) h8 b
├──120 数据降维之主成分分析（PCA代码演示）_ok.mp4 14.68M; e/ V1 O! L' e# g9 j- R; A
├──121 数据降维之线性判别分析法（LDA）~1_ok.mp4 19.28M) J7 T2 F7 d! Z4 Q6 T* i; K, g
├──121 数据降维之线性判别分析法（LDA）_ok.mp4 14.26M. \9 a! \, R5 ^* {# R1 L
├──122 数据降维之线性判别分析法（LDA代码演示）_ok.mp4 11.17M
% o4 n5 U: x/ ]$ C4 t. r├──123 特征选择概述_ok.mp4 14.11M! C9 ~# @& L: k$ c6 r9 N
├──124 单特征重要性评估_ok.mp4 18.43M
: l2 P$ G2 s8 u% G├──125 单特征重要性评估（代码演示）_ok.mp4 8.55M
3 T* S: j7 `3 V/ Y! I├──126 课程总结_ok.mp4 4.42M
: N& N/ p3 f! a j! F! k├──127 本章引言_ok.mp4 5.06M
: Z ]9 z8 y: ~1 P├──128 构建你的第一个简单分类模型_ok.mp4 20.19M% l+ P) v: R& Z( H6 B4 _! j8 S
├──129 构建你的第一个简单分类模型_代码演示_ok.mp4 45.05M
" s: F0 Z4 _5 h6 J1 g M8 D) E. f├──13 Python的面向对象编程2_ok.mp4 11.32M$ _5 v t0 y1 t4 |) u0 D, R
├──130 用测试集对模型进行交叉验证_ok.mp4 20.85M2 _- ?* G; b* u' M! }0 ]1 o, D
├──131 尝试其他的分类算法_ok.mp4 15.49M
" J# F6 z k! h, V├──132 准备一个更好的训练集_ok.mp4 49.71M' |# a& [! {7 I+ D c, q$ P* A& K
├──133 将多个模型的预测结果融合起来_ok.mp4 11.35M
. B( |% j2 L/ S) J1 {- c2 i├──134 模型优化的三个要素_ok.mp4 9.64M& M3 B1 X" @. h* k8 a
├──135 本章引言_ok.mp4 6.87M
8 N1 H* O3 d7 t: b( f: O+ Q7 U├──136 偏差与方差_过拟合与欠拟合_ok.mp4 14.72M/ v) X% V. z& S$ U
├──137 通过学习曲线诊断偏差和方差_ok.mp4 26.70M' d2 I+ \! a1 [1 a, |
├──138 通过验证曲线诊断过拟合和欠拟合_ok.mp4 16.21M
2 E8 c+ r( V7 {, v/ p, t0 `5 k├──139 模型交叉验证方法之数据集划分_ok.mp4 24.56M. q. ?% L9 N$ W# w T: Z
├──14 输入输出_ok.mp4 17.72M5 G& W7 Y+ x$ L" {
├──140 模型交叉验证方法之k折交叉验证_ok.mp4 19.74M p' }( I+ h- V; v$ {2 C
├──141 模型评估指标之准确率和召回率_ok.mp4 28.32M- `- _7 a% L4 |, L1 G
├──142 模型评估指标之收益曲线_ok.mp4 30.81M
+ t( _7 D* A( z: t0 j! c├──143 模型评估指标之ROC与AUC_ok.mp4 16.65M4 m+ J8 H M% Z
├──144 模型评估指标之KS值_ok.mp4 12.48M) ]; r" f1 {6 D, m1 U, z: Q
├──145 本章引言_ok.mp4 2.56M p! ?) Z9 o2 f( s
├──146 什么是逻辑回归_ok.mp4 14.25M0 }+ e7 d0 p, x& N/ M/ v$ |
├──147 逻辑回归模型参数求解_ok.mp4 27.99M
3 x g; A. J: P/ L├──148 逻辑回归模型正则化方法_ok.mp4 11.84M* c+ U/ P) ~# q% r. w# C
├──149 逻辑回归代码示例_ok.mp4 32.62M
8 T" ? \- e z; Z" M: R' i+ V# [+ V├──15 字符和编码_ok.mp4 14.30M/ s1 h7 r# Z/ |! C/ c) _
├──150 逻辑回归模型结果解释_ok.mp4 13.20M/ B, E3 o3 d) M# o
├──151 逻辑回归模型自动化调参_ok.mp4 22.89M
: }: v P2 {+ s7 [3 O├──152 逻辑回归的多分类问题_ok.mp4 15.32M
' j5 o. I6 r; t├──153 类别型特征变量转换_ok.mp4 17.80M# S E% f7 w8 Q4 l# P
├──154 连续型特征变量转换_ok.mp4 12.05M
, x6 I( ~% F7 o; Y9 X% u├──155 特征变量的组合_ok.mp4 16.66M
' y. Z6 [% |5 M8 x! L7 F├──156 预测概率转换为分数_ok.mp4 20.52M
" H: h, U0 W7 a, i$ F2 u! {├──157 本章总结_ok.mp4 8.83M
8 B4 } B& F3 _4 ~├──158 本章引言_ok.mp4 1.24M
" f9 h5 M5 \ C( H; z# q6 i/ M4 u├──159 什么是K近邻_ok.mp4 8.59M6 ^9 U1 A6 S9 s3 u
├──16 正则表达式_ok.mp4 59.58M/ `" H/ A6 K: |& w" C0 Y0 j
├──160 K近邻之距离度量_ok.mp4 6.53M
7 k3 R8 x2 [. B5 p, ?├──161 K近邻算法基本原理_ok.mp4 7.98M
" y7 N" b" A7 g5 r4 w├──162 K近邻算法代码演示_ok.mp4 16.09M4 `7 ?3 ]9 F! S6 X
├──163 K近邻参数优化_ok.mp4 14.93M
& Z* [3 m! B" n# l- b├──164 特征标准化和转换_ok.mp4 23.50M
! r, _' e9 A( W2 m+ D& v- y$ l1 \4 n├──165 K近邻总结_ok.mp4 6.56M* a, ]$ i6 M9 `7 ^
├──166 本章引言_ok.mp4 3.81M
$ N( d* ?! d% W) e: |├──167 什么是决策树_ok.mp4 12.27M, D5 B6 g( e9 S }. j
├──168 决策树属性分裂基本概念_ok.mp4 6.52M
( d; e5 g: E0 p, z2 P├──169 决策树节点不纯度_ok.mp4 21.29M
& `# @0 m# b: t! @├──17 课程介绍_ok.mp4 4.59M
2 |! {" Q1 ^ W7 v8 ]/ E, C├──170 决策树最佳分裂_ok.mp4 27.48M2 X) m* E- Z+ J
├──171 决策树算法对比_ok.mp4 10.62M
C. ^1 u; |! w7 K3 ]├──172 决策树剪枝_ok.mp4 14.31M2 h& p: ?! O# Q0 M9 x- n
├──173 决策树代码演示_ok.mp4 28.02M
& @- C3 G9 U' S5 f6 O7 R4 P1 g├──174 决策树参数调优_ok.mp4 11.06M
: B0 F, O$ R% O+ u& T& e# Z+ s1 M u├──175 决策树总结_ok.mp4 7.30M
2 S" _7 w" K' l8 m5 L- k├──176 本章引言_ok.mp4 2.18M
- a, j% s0 b: j1 y. }! T5 L: o├──177 什么是支持向量机_ok.mp4 8.97M, F* F n# K: N8 K4 u& I
├──178 支持向量机算法基本原理_ok.mp4 12.69M
0 K5 p! V, H- O2 p! _# T8 t4 d6 `1 i├──179 支持向量机代码演示_ok.mp4 11.97M
; o1 w9 c" b1 l# z; l. y. ]; U ]8 q├──18 Numpy基础_ok.mp4 2.58M2 g% W/ G( D: d1 R# O5 \
├──180 支持向量机参数优化_ok.mp4 8.53M
( r$ A3 ]( p: V9 y9 O1 ]" y2 M( x├──181 支持向量机总结_ok.mp4 5.68M* v' W5 o& V$ Q% V& h1 P
├──182 本章引言_ok.mp4 1.40M7 O% J* B; L7 W6 C3 X4 Y
├──183 贝叶斯公式_ok.mp4 10.73M
- t- R: ~. `3 V5 {+ r0 {├──184 朴素贝叶斯分类原理_ok.mp4 16.89M
; a; |5 b2 ~: S$ e├──185 朴素贝叶斯代码演示_ok.mp4 14.74M
8 \3 y8 _/ @6 B e" V├──186 朴素贝叶斯总结_ok.mp4 2.58M6 @, n4 _1 A7 r1 z7 G
├──187 课程概述_ok.mp4 5.12M3 ^1 _. s1 S2 P8 j4 o3 h# @; ~
├──188 相关和回归_ok.mp4 15.81M& c; K) ?. t( i
├──189 一元线性回归模型_ok.mp4 5.85M$ k) I2 I/ R9 Q3 e3 J# O; Z& n
├──19 多维数组类型_ndarray_ok.mp4 15.86M
. a! ], w, V: v/ g0 R+ G3 o4 Z├──190 最小二乘法_ok.mp4 11.06M
: C3 n/ w/ E4 A% a0 d8 Z# ~├──191 一元线性回归excel操作_ok.mp4 16.86M1 _! O7 O8 V0 z& i+ \0 ~) h
├──192 一元线性回归python操作_ok.mp4 13.53M& U, J$ D7 U9 [' x
├──193 课程总结_ok.mp4 7.30M
8 m' r/ y) Q0 b, V# o# T. U├──194 多元线性回归模型_ok.mp4 4.98M
, v% E: N7 Y5 K- J├──195 多重共线性概念_ok.mp4 8.15M$ U5 b6 |0 U! h4 q g: J! m
├──196 逐步回归方法_ok.mp4 13.48M8 @0 V# ]5 a, \; U2 {, Y' x. ~
├──197 过拟合与正则化_ok.mp4 8.86M
* D# v6 L& I% w: {4 Q├──198 多元线性回归excel操作_ok.mp4 19.71M
P0 ?2 Z' l7 L: c/ a0 {├──199 多元线性回归python操作_ok.mp4 22.87M
4 U# X; _; w# B: o5 s x├──20 创建ndarray_ok.mp4 20.50M; W+ L8 ^# x5 c9 L# y+ O
├──200 非线性回归简介_ok.mp4 5.14M4 b* r- P }+ j1 _
├──201 非线性回归在Excel中的操作_ok.mp4 8.95M6 J# {' `, |5 i: M
├──202 非线性回归在python的操作_ok.mp4 15.82M
+ J9 J7 a$ Q& [6 n0 a6 O├──203 回归模型常用评估指标_ok.mp4 13.98M0 x5 z6 X: ^3 v9 Q: c0 @8 _: C
├──204 回归树（CART）基本原理_ok.mp4 13.24M
" N0 K, m. m; [) c; h├──205 回归树代码演示_ok.mp4 15.53M
& b$ o8 M5 O- ]2 {├──206 课程概述_ok.mp4 5.43M2 x" c( Q" ^5 U7 o2 r) A8 L1 |9 @5 L
├──207 什么是聚类分析_ok.mp4 6.85M
. T. W$ Y4 m8 |( D8 V├──208 相似度与距离度量_ok.mp4 12.16M' I7 x: M# {- M4 i% L: x Q
├──209 聚类之K均值算法_ok.mp4 19.18M& q% o8 A8 B: H3 l7 r$ Z
├──21 numpy中的数据类型_ok.mp4 16.14M
9 j; `( T/ z6 q! [├──210 K均值算法代码演示_ok.mp4 17.63M6 g% i% Q7 }3 t6 G' n" g
├──211 K均值算法调参_ok.mp4 14.94M( n" _! F7 K: n5 F
├──212 聚类模型评估指标_ok.mp4 25.56M# F& [- p' Y! U
├──213 聚类分析总结_ok.mp4 4.83M" T7 {) z$ |* u) @# [6 A8 @
├──214 什么是关联规则_ok.mp4 27.79M
* l" _$ J# y/ w |0 ]: K$ E: A" K. J├──215 关联规则Apriori算法_ok.mp4 18.37M. j- v9 n( i3 z( n3 r
├──216 关联规则的lift指标_ok.mp4 16.05M
# g8 L2 F, M% b' @, q% q├──217 关联规则的理解与应用_ok.mp4 11.36M
: R# @0 @% H r1 z- {├──218 关联规则代码演示_ok.mp4 12.65M# q% S# R- o" c7 b8 ?, N
├──219 关联规则总结_ok.mp4 3.48M
_/ U- U$ S- X. V├──22 ndarray的文件IO_ok.mp4 20.73M
3 `% U2 b( p2 [├──220 课程总结_ok.mp4 3.63M
, g% g" C/ M/ q7 Q├──221 什么是推荐系统_ok.mp4 8.12M
2 I! L8 B ^, a( x├──222 基于Item的协同过滤算法_ok.mp4 13.34M) { R1 R. i+ A2 \' k& n: m
├──223 基于User的协同过滤算法_ok.mp4 6.64M/ r- O7 S4 {( A$ `5 l4 [
├──224 SVD矩阵分解算法_ok.mp4 12.50M( v6 A+ V3 J( ?0 Z) Q( o
├──225 机器学习经典案例：垃圾邮件过滤模型_ok.mp4 206.24M
8 i) r# Q; s* ]$ b4 s: t├──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
- H4 W. g e- H├──226 机器学习经典案例：KNN算法实现手写字体识别_ok.mp4 135.17M6 W: G: E! c. w4 P6 S# g
├──227 机器学习经典案例：餐馆菜肴推荐系统_ok.mp4 88.93M
( @ i' Y" ?! F" A. t├──228 课程概述_ok.mp4 6.23M
" K7 N6 J* t& s. q& Z% b├──229 模型融合基本概念_ok.mp4 22.20M7 y' | x G6 T& Q* @, O
├──23 操作多维数组ndarray_ok.mp4 2.63M
: q4 e$ l- g( e3 V! Q├──230 Voting和Averaging融合_ok.mp4 6.70M: W! S- H; Q7 D! `* v1 A
├──231 Bagging融合_ok.mp4 12.46M5 ~2 S2 a* @, k5 h, |$ v; {
├──232 Boosting融合_ok.mp4 6.52M3 Q7 D/ t+ X" {* a
├──233 随机森林算法基本原理_ok.mp4 24.84M
2 D& P( y- n Y. K├──234 随机森林算法（分类）代码演示_ok.mp4 22.98M# f+ F# s1 F+ |4 p
├──235 随机森林算法（回归）代码演示_ok.mp4 12.33M
; C1 q2 d2 M* l7 I. b" g├──236 Adaboost算法基本原理_ok.mp4 10.75M
/ y0 G! B+ ^8 g* I( F├──237 Adaboost算法（分类）代码演示_ok.mp4 16.68M0 `/ W, x$ L" Z% N7 T$ A' ?0 p: S7 c
├──238 Adaboost算法（回归）代码演示_ok.mp4 10.99M
4 \/ i, B& w" Z' O. F2 D" G4 A# o├──239 GBDT算法基本原理_ok.mp4 21.76M. W( V+ x0 j9 M5 u, ?' m
├──24 选择ndarray的元素_索引_ok.mp4 8.98M" p7 }" p) f& _/ X8 D, x
├──240 GBDT算法（分类）代码演示_ok.mp4 11.47M& u8 O( ~# W# O# l: z
├──241 GBDT算法（回归）代码演示_ok.mp4 10.24M
" Y& q! t1 B" X: L0 J' q* _" b├──242 Xgboost基本介绍_ok.mp4 8.32M/ I0 t- Z' w1 D- D( H8 z3 S
├──243 Xgboost算法（分类）代码演示_ok.mp4 22.38M" v) v* s* t) p' m$ E/ ^4 n* \
├──244 Xgboost算法（回归）代码演示_ok.mp4 11.80M
" N5 f0 N" x5 S├──245 课程总结_ok.mp4 7.47M% @) k, ]) w* k4 W5 p0 o
├──246 文本分析的基本概念_ok.mp4 20.19M& k. {3 T/ f0 f6 a8 G
├──247 文本特征表示方法（词袋模型）_ok.mp4 10.29M
& A4 w) t2 J6 s. B2 z4 q$ B1 J├──248 TF-IDF算法_ok.mp4 15.53M; V! J9 Q5 A2 _' l
├──249 词表征方法（词向量）_ok.mp4 24.69M
. X. E8 j% U2 q) o) I├──25 选择ndarray的元素_索引数组_ok.mp4 8.16M
# Q! Y/ s: N6 ]; X b1 }+ \" S├──250 神经网络与深度学习_ok.mp4 30.18M6 g' Y7 Q% P1 U5 d
├──251 卷积神经网络CNN介绍_ok.mp4 26.14M
% {2 |) v$ I* f7 q: f% E├──252 循环神经网络RNN介绍_ok.mp4 14.96M# n1 y7 _& h3 q8 G. L' O
├──253 深度学习的应用场景_ok.mp4 25.42M3 U9 y t# R4 Y
├──254 背景与部分原理_ok.mp4 41.38M
! K! R, P7 I2 D: M k/ n3 B├──255 模型原理_ok.mp4 37.78M9 V( R8 c" ~# T( O) k
├──256 数据_ok.mp4 65.15M
- X$ v6 N' ^: ~├──257 代码_ok.mp4 53.08M; ?2 h0 p, S( r5 r: S$ z
├──258 总结_ok.mp4 52.23M5 H4 j! o" y. Y" j' q: q) {
├──259 项目概述_ok.mp4 8.01M7 S, H" D* ?9 y, ^; @
├──26 选择ndarray的元素_布尔数组_ok.mp4 6.97M
5 D( f; D: \4 [├──260 数据观察_ok.mp4 88.41M# z3 U8 c$ _* R. p% ^. `
├──261 基于item的协同过滤推荐_ok.mp4 43.69M
0 N' J, F' [9 Y c8 ^+ J0 ~├──262 基于user的协同过滤推荐_ok.mp4 43.16M" j1 a+ v, i' F4 }8 k
├──263 基于SVD的协同过滤推荐_ok.mp4 29.85M
0 d% \; E9 ]/ t, C. e3 t. V├──264 项目概述_ok.mp4 10.21M
, d+ t$ b: K& w3 O; H! b├──265 opencv的安装及使用_ok.mp4 15.92M
, a* i( Q3 i' d- r; q├──266 图像特征_颜色直方图_ok.mp4 31.83M
0 i, S5 i6 @- ?/ d: B( T, [├──267 用随机森林构建图像分类模型_ok.mp4 31.28M
& U& h" x0 r, F8 M% [$ R├──268 对新图片进行分类预测_ok.mp4 7.14M; c) t* R g/ _/ l7 A# D
├──269 项目概述_ok.mp4 11.91M" v9 t9 Y1 U, N! U! `4 p D
├──27 改变ndarray的形状_ok.mp4 25.54M5 j0 E% e* m8 T% @
├──270 对文档进行分词_ok.mp4 8.74M4 N0 P8 [6 l* o+ X. e
├──271 用TFIDF和词袋表示文档特征_ok.mp4 26.72M ]- b3 Y& p* X$ |8 r
├──272 用word2vec词向量表示文档特征_ok.mp4 22.18M
4 Y' i. D3 X! g+ t" S- }' U+ A├──273 训练文档分类模型_ok.mp4 13.78M
9 a3 {4 B9 L+ H& `# x s├──274 模型效果的评估_ok.mp4 17.48M4 k5 S# g3 _% k, @# f0 s& Q: U
├──275 对新文档进行分类预测_ok.mp4 15.97M- W4 @- W7 B; N/ T" w3 i9 H3 ~3 q: M4 ^
├──276 预测房价项目概述_ok.mp4 8.63M
0 `5 f" H5 ~% `* y; m+ Z1 ^' d├──277 数据理解和整体探索_ok.mp4 112.00M
( f3 c0 F, e' H# [├──278 数据清洗_ok.mp4 81.08M
5 J3 I S" F, u├──279 特征转换、衍生、组合_ok.mp4 48.69M/ v, F8 L) Y+ b0 S
├──28 ndarray的基本运算_ok.mp4 25.52M" N- R F3 P) M! V. |" O* C* ^" v
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& v4 e6 i8 _- {! R2 H1 P" `/ c4 V├──281 模型训练_ok.mp4 67.21M: L+ R8 p- C0 L8 o, |
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: S9 o) q. `5 j* K x! P, A1 [0 S4 D7 x├──283 项目概述_ok.mp4 16.70M9 m. I5 Z4 [& Z4 s* \2 z6 ?
├──284 从交易数据中提取RFM特征_ok.mp4 19.19M7 i/ L$ P% e& O5 l' U
├──285 客户RFM分析_ok.mp4 33.57M( \! K) J( H/ c; s3 o# w" |% x
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/ N# }) H& g0 d, s; Y0 r2 G+ X├──289 CT图像的预处理技术_ok.mp4 96.49M
. C: T: O: k& D" ~8 I8 V: P/ q5 w├──29 numpy进阶_ok.mp4 1.49M
2 X$ g6 ~6 Q2 q, r, J2 O├──290 图像数据的增强(augmentation)_ok.mp4 111.34M- T! S9 T W! {& E- O% p" ]
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; A8 Q9 y, d: e- \. ~├──35 scipy简介_ok.mp4 5.03M5 y A1 j F9 O+ @6 d6 ?- Y
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├──37 线性代数基础知识_矩阵_ok.mp4 14.79M6 D- `5 E% G; H6 n0 o4 d2 g
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( W2 e+ Q9 q' O+ x├──39 解线性方程组_ok.mp4 5.50M
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├──41 本章引言_ok.mp4 12.04M
' s7 s9 i* a/ q& M9 j$ S├──42 Pandas安装&数据结构介绍_ok.mp4 41.59M' ^/ X' Y% G0 F! n( h
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3 v/ d* _) T S) \├──53 本章引言_ok.mp4 18.81M4 @4 j; e, T' B- F# U- N- K" J6 d
├──54 Matplotlib主要绘图类型_上_ok.mp4 35.05M" H9 H- r8 ^- T/ k6 N$ R) B
├──55 Matplotlib主要绘图类型_下_ok.mp4 45.97M) Q* {3 c2 c2 R: B' m
├──56 Matplotlib主要绘图参数_ok.mp4 18.59M* g" s# p! @3 q4 k
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├──58 Matplotlib文字标注与注释_ok.mp4 20.45M7 C( V7 c3 g, c/ F) p! c6 A
├──59 Matplotlib子图_ok.mp4 18.16M
, H& ]4 U! [' Z- J. K0 \3 e! K├──60 本章引言_ok.mp4 4.60M2 h& K) d- L2 _1 t2 U
├──61 快速理解数据挖掘和机器学习_ok.mp4 24.14M" m. t( o. y* b$ a* I; `" u# s
├──62 数据挖掘的六大任务_ok.mp4 38.43M
4 [' ]5 S" V. Q! [" m├──63 数据挖掘的方法论（CRISP-DM）_ok.mp4 21.75M6 Y) z% | y% ]7 ]$ `1 L U
├──64 预测模型的构建和应用流程_ok.mp4 15.29M
* E% k0 o7 ]* J) E) p; X. J5 R├──65 机器学习算法及分类_ok.mp4 28.43M
# N; r8 H0 y: E# g( J6 V├──66 数据挖掘与数据仓库和OLAP_ok.mp4 35.85M
- F f/ U" q5 h; s. v3 L├──67 数据挖掘和机器学习的应用案例_ok.mp4 32.55M4 m% _! I" S" H* ]- y' I
├──68 如何成为一名优秀的数据科学家_ok.mp4 21.36M) {0 y; W3 P f0 V O/ L
├──69 本章引言_ok.mp4 6.42M5 @- p! R0 L7 m5 O, h
├──70 认识数据_ok.mp4 25.69M
/ ^% C2 t* f# }$ A3 t* p├──71 描述性统计分析_ok.mp4 28.75M0 z3 g* J" t% E; c
├──72 分类变量的分析方法_ok.mp4 38.34M, K9 ^$ ^$ _1 F4 n2 _& h. _9 I
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0 D, x7 Q. Y# J; q# X1 c6 m8 [├──75 基本空间与随机事件_ok.mp4 20.40M. T7 q8 N* X ` k" _/ X
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├──78 随机变量的分布_ok.mp4 23.23M" R7 l1 N6 w- f1 {
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* U$ |) e9 A* p7 h) j( y8 H1 J├──80 联合分布_ok.mp4 21.05M% ~1 [% |. s' p" N0 ?
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├──86 矩法估计_ok.mp4 20.84M- O2 [; o" ^4 C, S4 U8 t
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3 B, o( {4 B1 f E├──88 贝叶斯估计_ok.mp4 16.55M
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9 ]0 y0 W {. T$ i9 B5 L# u├──98 主成分分析_ok.mp4 20.02M2 \; p9 O- h6 t c; _9 n
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7 {$ H; p. S, c, A: X3 K6 U& E- @- Z5 M& a( n+ i! j5 x
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发表于 2024-2-6 12:12:01
