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扣丁学堂 Python核心教程之数据挖掘和人工智能
〖课程目录〗:
扣丁学堂 Python核心教程之数据挖掘和人工智能 [45.4G]
┣━━第10章机器学习之逻辑斯蒂回归与人脸自动补全 [2.3G]
┃ ┣━━10-1 辑斯蒂01.mp4 [381.4M]
┃ ┣━━10-2 逻辑斯蒂02.mp4 [340.9M]
┃ ┣━━10-3 逻辑斯蒂回归03.mp4 [418.4M]
┃ ┣━━10-4 人脸自动补全04.mp4 [444.2M]
┃ ┣━━10-5 人脸自动补全05.mp4 [391.2M]
┃ ┗━━10-6 人脸自动补全06.mp4 [355.5M]
┣━━第11章机器学习之贝叶斯与决策树 [3.5G]
┃ ┣━━11-1 决策树原理01.mp4 [466M]
┃ ┣━━11-2 决策树原理02.mp4 [473.7M]
┃ ┣━━11-3 决策树实例03.mp4 [385M]
┃ ┣━━11-4 决策树实例04.mp4 [520.5M]
┃ ┣━━11-5 贝叶斯原理05.mp4 [338.7M]
┃ ┣━━11-6 贝叶斯原理06.mp4 [510.9M]
┃ ┣━━11-7 贝叶斯实例07.mp4 [413M]
┃ ┗━━11-8 贝叶斯实例08.mp4 [444.3M]
┣━━第12章机器学习之KMeans与支持向量机 [2.8G]
┃ ┣━━12-1 Svm-线性01.mp4 [523.9M]
┃ ┣━━12-2 Svm-线性02.mp4 [414M]
┃ ┣━━12-3 Svm-rbf03.mp4 [530.1M]
┃ ┣━━12-4 Svm-回归04.mp4 [501.1M]
┃ ┣━━12-5 Svm-多种核函数应用05.mp4 [337.4M]
┃ ┣━━12-6 Kmeans-自动分类make Blobs06.mp4 [298.4M]
┃ ┗━━12-7 Kmeans-自动分类make Blobs07.mp4 [292.4M]
┣━━第13章机器学习之KMeans图片压缩与人脸识别 [4G]
┃ ┣━━13-1 KMeans-足球和常见错误01.mp4 [172.4M]
┃ ┣━━13-10 人脸识别10.mp4 [275.7M]
┃ ┣━━13-2 KMeans-足球和常见错误02.mp4 [343.7M]
┃ ┣━━13-3 KMeans-足球和常见错误03.mp4 [403M]
┃ ┣━━13-4 KMeans-图片压缩04.mp4 [511.9M]
┃ ┣━━13-5 KMeans-图片压缩05.mp4 [474.3M]
┃ ┣━━13-6 KMeans-图片压缩06.mp4 [382.6M]
┃ ┣━━13-7 人脸识别07.mp4 [585.4M]
┃ ┣━━13-8 人脸识别08.mp4 [530.8M]
┃ ┗━━13-9 人脸识别09.mp4 [383M]
┣━━第14章机器学习之数据降维 [1.9G]
┃ ┣━━14-1 KMeans压缩图片01.mp4 [313.6M]
┃ ┣━━14-2 汽车数据推荐度预测02.mp4 [488M]
┃ ┣━━14-3 手迹识别的降维算法03.mp4 [366.4M]
┃ ┣━━14-4 手迹识别的降维算法04.mp4 [442.8M]
┃ ┣━━14-5 10种事物识别05.mp4 [194.5M]
┃ ┗━━14-6 10种事物识别06.mp4 [103.9M]
┣━━第15章机器学习之TensorFlow [2.4G]
┃ ┣━━15-1 TensorFlow基础操作01.mp4 [410.9M]
┃ ┣━━15-2 TensorFlow基础操作02.mp4 [466.8M]
┃ ┣━━15-3 TensorFlow入门03.mp4 [447.1M]
┃ ┣━━15-4 TensorFlow入门04.mp4 [390.2M]
┃ ┣━━15-5 TensorFlow线性回归05.mp4 [387.4M]
┃ ┗━━15-6 TensorFlow线性回归06.mp4 [349.1M]
┣━━第1章Ipython与Numpy [1.7G]
┃ ┣━━1-1 Ipython入门01.mp4 [204.9M]
┃ ┣━━1-2 Ipython入门02.mp4 [276.6M]
┃ ┣━━1-3 Ipython入门03.mp4 [232.4M]
┃ ┣━━1-4 Numpy04.mp4 [193.6M]
┃ ┣━━1-5 Numpy05.mp4 [151.4M]
┃ ┣━━1-6 Numpy06.mp4 [218.6M]
┃ ┣━━1-7 Numpy07.mp4 [142.4M]
┃ ┣━━1-8 Numpy08.mp4 [189.4M]
┃ ┗━━1-9 Numpy09.mp4 [133.9M]
┣━━第2章DataFrame与Series [1.7G]
┃ ┣━━2-1 Numpy01.mp4 [168.6M]
┃ ┣━━2-2 Numpy02.mp4 [208.2M]
┃ ┣━━2-3 Series03.mp4 [208.7M]
┃ ┣━━2-4 Series04.mp4 [307.4M]
┃ ┣━━2-5 Dataframe05.mp4 [233.1M]
┃ ┣━━2-6 Dataframe06.mp4 [195.4M]
┃ ┣━━2-7 Dataframe07.mp4 [210.5M]
┃ ┗━━2-8 Dataframe08.mp4 [212.5M]
┣━━第3章pandas数据处理一 [3.5G]
┃ ┣━━3-1 Pandas-数据丢失01.mp4 [305.6M]
┃ ┣━━3-2 Pandas-数据丢失02.mp4 [435.1M]
┃ ┣━━3-3 Numpy傅里叶03.mp4 [492.9M]
┃ ┣━━3-4 Pandas-多层索引04.mp4 [450.6M]
┃ ┣━━3-5 Pandas-多层索引05.mp4 [520.9M]
┃ ┣━━3-6 Pandas-数据合并Concat与append06.mp4 [356.2M]
┃ ┣━━3-7 Pandas-数据合并Concat与append07.mp4 [123M]
┃ ┣━━3-8 Pandas-merge08.mp4 [413.9M]
┃ ┗━━3-9 Pandas-merge09.mp4 [443.9M]
┣━━第4章pandas数据处理二与案例分析 [3.6G]
┃ ┣━━4-1 Pandas数据处理01.mp4 [193.1M]
┃ ┣━━4-2 Pandas数据处理02.mp4 [530.9M]
┃ ┣━━4-3 Pandas数据处理03.mp4 [538.5M]
┃ ┣━━4-4 Pandas数据处理04.mp4 [477.2M]
┃ ┣━━4-5 美国人口数据分析05.mp4 [407M]
┃ ┣━━4-6 美国人口数据分析06.mp4 [426.6M]
┃ ┣━━4-7 美国人口数据分析07.mp4 [426.6M]
┃ ┣━━4-8 苹果股价分析08.mp4 [212.3M]
┃ ┗━━4-9 苹果股价分析09.mp4 [464.7M]
┣━━第5章pandas绘图函数与scipy [3.8G]
┃ ┣━━5-1 美国选举政治献金01.mp4 [360.3M]
┃ ┣━━5-10 pandas绘图函数10.mp4 [425.8M]
┃ ┣━━5-2 美国选举政治献金02.mp4 [379.8M]
┃ ┣━━5-3 美国选举政治献金03.mp4 [504.4M]
┃ ┣━━5-4 Scipy04.mp4 [287.1M]
┃ ┣━━5-5 Scipy05.mp4 [349.4M]
┃ ┣━━5-6 Scipy06.mp4 [442.4M]
┃ ┣━━5-7 Scipy07.mp4 [426.1M]
┃ ┣━━5-8 Scipy08.mp4 [491M]
┃ ┗━━5-9 pandas绘图函数09.mp4 [271.4M]
┣━━第6章matplotlib一 [3.9G]
┃ ┣━━6-1 Matplotlib01.mp4 [290.2M]
┃ ┣━━6-10 Matplotlib10.mp4 [494.8M]
┃ ┣━━6-2 Matplotlib02.mp4 [363.8M]
┃ ┣━━6-3 Matplotlib03.mp4 [418.4M]
┃ ┣━━6-4 Matplotlib04.mp4 [405.4M]
┃ ┣━━6-5 Matplotlib05.mp4 [323.7M]
┃ ┣━━6-6 Matplotlib06.mp4 [340.3M]
┃ ┣━━6-7 Matplotlib07.mp4 [390.4M]
┃ ┣━━6-8 Matplotlib08.mp4 [480.3M]
┃ ┗━━6-9 Matplotlib09.mp4 [470.9M]
┣━━第7章matplotlib二与城市气候案例分析 [4.2G]
┃ ┣━━7-1 Matplotlib2-01.mp4 [519.4M]
┃ ┣━━7-10 pandas数据加载与透视表10.mp4 [448.4M]
┃ ┣━━7-2 Matplotlib2-02.mp4 [533.9M]
┃ ┣━━7-3 Matplotlib2-03.mp4 [486.9M]
┃ ┣━━7-4 Matplotlib2-04.mp4 [389.7M]
┃ ┣━━7-5 城市气候与海洋关系05.mp4 [252.2M]
┃ ┣━━7-6 城市气候与海洋关系06.mp4 [377.1M]
┃ ┣━━7-7 城市气候与海洋关系07.mp4 [503.3M]
┃ ┣━━7-8 城市气候与海洋关系08.mp4 [359.2M]
┃ ┗━━7-9 pandas数据加载与透视表09.mp4 [402.6M]
┣━━第8章机器学习之KNN [2.9G]
┃ ┣━━8-1 Knn-2分类01.mp4 [392.5M]
┃ ┣━━8-2 Knn-2分类02.mp4 [455.9M]
┃ ┣━━8-3 Knn-2分类03.mp4 [281.3M]
┃ ┣━━8-4 Knn04.mp4 [228.8M]
┃ ┣━━8-5 Knn05.mp4 [266.1M]
┃ ┣━━8-6 Knn06.mp4 [346M]
┃ ┣━━8-7 手写数字识别07.mp4 [467.6M]
┃ ┗━━8-8 手写数字识别08.mp4 [500.2M]
┣━━第9章机器学习之线性回归 [3.4G]
┃ ┣━━9-1 预测年收入knn01.mp4 [368.7M]
┃ ┣━━9-10 线性回归10.mp4 [428M]
┃ ┣━━9-2 预测年收入knn02.mp4 [405.6M]
┃ ┣━━9-3 线性回归03.mp4 [323.4M]
┃ ┣━━9-4 线性回归04.mp4 [304.1M]
┃ ┣━━9-5 线性回归05.mp4 [538.6M]
┃ ┣━━9-6 线性回归06.mp4 [412.1M]
┃ ┣━━9-7 线性回归07.mp4 [366.3M]
┃ ┗━━9-8 线性回归08.mp4 [327M]
〖百度网盘下载地址〗:
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发表于 2021-1-5 13:56:48
发表于 2021-2-4 10:55:50
发表于 2021-2-20 18:22:06
发表于 2021-5-1 07:51:48
