人工智能科学家与数据挖掘专家大实战课程 打造智能大数据工程师(上)

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admin 发表于 2021-5-19 17:04:22
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人工智能科学家与数据挖掘专家大实战课程 打造智能大数据工程师(上)
" z( m1 v  z& ]5 W3 R人工智能科学家与数据挖掘专家大实战课程的内容非常强悍与丰富,课程开篇优雅的介绍了Jupyter技术,接着进行了Python的快速讲解,但比较粗略,这部分基础不扎实的同学可以在论坛其他Python课程中进行基础充电。接着进行了非常多大数据库的教学,大数据模型和机器学习与深度学习的进阶课程,讲师将课程分为两部分,下部分的课程主要集中在了项目的实战课程,而仅仅上部分的内容就达到了快40G的容量,内容非常丰富,很值得参考学习。
; O% F. i+ Q/ S9 ~9 G
+ H- z. J7 w0 ]2 c; {/ @/ J课程目录$ I3 I0 `5 J  x9 Z' M# g5 x
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.10、安装决策树可视化工具Graphviz(二).mp43 N) Q* B3 {! f/ o: X8 {; \8 Z& ]% A
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.11、几个重要的工具包介绍(一).mp4* r0 x, a1 S# K  R6 ]; R
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.12、几个重要的工具包介绍(二).mp4$ W6 G5 ], Q# j- J  r
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.13、安装TensorFlow与Keras(一).mp4
1 o: Z9 C- c/ Q0 C7 t: y1 L0 L├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.14、安装TensorFlow与Keras(二).mp4" U$ D. @, H6 f! v( v& x, g  O
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.15、Jupyter notebook的基本使用技巧.mp4
% q; @6 J& V( O4 {5 V3 ?├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.16、Markdown的基本技巧(一).mp42 X: }' l5 N: y7 I
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.17、Markdown的基本技巧(二).mp4
4 r6 M  ~( G0 W4 o├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.1、创建新的Python环境.mp4
9 h8 @3 C! F8 }" f* l0 Z) a├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.2、Python环境与版本(一).mp46 U- P" d0 Y& s3 l- A3 F+ y0 _  |
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.3、Python环境与版本(二).mp48 |2 V  u" k0 h% g" m) r( @! j
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.4、Python环境与版本(三).mp4
2 ~. \  B! c2 b/ H+ G3 m├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.5、Python环境与版本(四).mp4% U: z6 v& L3 X/ z* D
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.6、Python环境与版本(五).mp4
; ]* y/ Z$ E; T9 ^. U0 i├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.7、Python环境与版本(六).mp4# N( u2 H0 A* c" R0 ]- P' _" x
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.8、Python环境与版本(七).mp4
8 V0 n! M: q9 h8 ^4 \& v( [├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.9、安装决策树可视化工具Graphviz(一).mp4
9 S  P; f; {3 l7 e* S  w- Z# w├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.10、答疑(三).mp4
3 }) J1 O+ Z- U% ?7 R/ I# P* \* z├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.11、统计基础概述.mp4
9 ^; t. S0 k) }( z, q  Y4 S: f/ W├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.1、学习方法总结.mp4+ h  N9 Z8 `! a# w. [* c- r
├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.2、Mendeley介绍及安装(一).mp4
* ]3 }; l- W& Z7 |8 N6 C% n# D! `├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.3、Mendeley介绍及安装(二).mp4% {+ p3 s+ v3 ?. E( Y/ x
├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.4、GitHub介绍及安装.mp4
: B) Y( d' B& D1 M6 D/ x0 ^* X: Z├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.5、GitHub远端连接操作(一).mp4
& ]- j1 Z6 l+ D" U: u├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.6、GitHub远端连接操作(二).mp4- {: i6 c  W* w  G' u! L1 D
├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.7、GitHub远端连接操作(三).mp4
( J: T5 R( w0 V9 V! a' z├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.8、答疑(一).mp45 ?% O) K  U- c
├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.9、答疑(二).mp4
4 G' v* V* `& g' o! g% O* N0 Q├─3、课程:Python基本数据类型.10、Python基本数据类型(一).mp4
0 B* @% n8 {) X6 a7 A, M├─3、课程:Python基本数据类型.11、Python基本数据类型(二).mp4& `# E  ~" P+ h4 z
├─3、课程:Python基本数据类型.12、Python基本数据类型(三).mp43 _9 Q+ l- F. K6 W
├─3、课程:Python基本数据类型.13、Python基本数据类型(四).mp40 W8 N. I& W: C& e- G9 G
├─3、课程:Python基本数据类型.14、Python基本数据类型(五).mp44 n, f4 K/ h& x! H3 n  ^1 S
├─3、课程:Python基本数据类型.15、Python基本数据类型(六).mp4
+ _+ J2 V" ?$ S├─3、课程:Python基本数据类型.16、Python基本数据类型(七).mp4
3 n! M' W3 j: C3 N  D9 W4 H( q0 z├─3、课程:Python基本数据类型.17、Python基本数据类型(八).mp4! T2 c& Z5 d) J: j
├─3、课程:Python基本数据类型.1、课程概述.mp4
: i! T2 s" p0 M5 b5 y├─3、课程:Python基本数据类型.2、计算机语言与程序概述(一).mp4. c/ T! A" H8 R2 c& {8 M
├─3、课程:Python基本数据类型.3、计算机语言与程序概述(二).mp4% T; g5 |* }# s2 {) z# E; Q
├─3、课程:Python基本数据类型.4、为什么需要编程语言.mp4
, b3 e3 [, v* I* }) R$ F├─3、课程:Python基本数据类型.5、Python能做什么.mp4
5 Y7 I! R2 `. Y9 s0 D7 d5 U4 ?( B├─3、课程:Python基本数据类型.6、课间答疑.mp4
0 z3 O. U1 N) A2 G. I* o├─3、课程:Python基本数据类型.7、Python2和Python3的区别.mp4
/ c) G) ~9 W+ {- W- w├─3、课程:Python基本数据类型.8、编程语言的元素.mp4
) W! q% g5 n+ s5 Q. {0 K3 [4 I├─3、课程:Python基本数据类型.9、致敬 Hello World.mp4- o& B0 {8 m% l9 U
├─4、课程:函数与Python基本数据结构.10、Python基本数据结构(一).mp4
1 \) M* p, `  A0 Y; a├─4、课程:函数与Python基本数据结构.1、函数(一).mp4
% L& @8 \: e6 r* A├─4、课程:函数与Python基本数据结构.2、函数(二).mp4
/ b3 o! K3 e: S* L; ^├─4、课程:函数与Python基本数据结构.3、函数(三).mp4
8 s/ S7 v- L2 \├─4、课程:函数与Python基本数据结构.4、函数(四).mp4- l- Z# l0 ]4 \+ k8 A3 Q1 K
├─4、课程:函数与Python基本数据结构.5、函数(五).mp4* G8 d5 O4 i; _9 g/ ^6 K
├─4、课程:函数与Python基本数据结构.6、Python编码结构(一).mp4
8 O, a' J, `" b├─4、课程:函数与Python基本数据结构.7、Python编码结构(二).mp4- f. \: A* o; \! S3 V& Y
├─4、课程:函数与Python基本数据结构.8、Python编码结构(三).mp4: M8 a: e" a0 l9 \; _+ p3 s0 W% w
├─4、课程:函数与Python基本数据结构.9、Python模块和程序包.mp4
( Q; m) r% C0 n. }(2)\PART2;目录中文件数:67个" `% B% C3 E: g1 E! p$ e7 ]
├─10、课程:逻辑回归及应用.1、逻辑回归与线性回归.mp40 P2 m& M, j, [6 v* t
├─4、课程:函数与Python基本数据结构.11、Python基本数据结构(二).mp4
& j( d+ W- y1 {. p" ]2 j* h7 j├─4、课程:函数与Python基本数据结构.12、Python基本数据结构(三).mp4$ z+ V8 V9 D' r, R2 \
├─5、课程:Numpy的基本操作.11、Save and Load Array.mp46 ~7 o! j) C& Q/ r) S
├─5、课程:Numpy的基本操作.1、Introduction to Numpy.mp4
  l/ o/ ]. Y$ e% }- f. l├─5、课程:Numpy的基本操作.2、Create Arrays.mp4
) n7 i2 f' k/ D# k+ \( {├─5、课程:Numpy的基本操作.3、Basic Operations of Arrays.mp45 S8 c$ t8 N9 a) }
├─5、课程:Numpy的基本操作.4、lndexing ,Slicing and Iterating(一).mp4! X8 ?1 @0 m0 s6 j# e; I
├─5、课程:Numpy的基本操作.5、lndexing ,Slicing and Iterating(二).mp4/ s6 s: ~3 O2 C; z- q( a4 |
├─5、课程:Numpy的基本操作.6、lndexing ,Slicing and Iterating(三).mp4) i2 h$ i; x' R: v5 X. \; c% |
├─5、课程:Numpy的基本操作.7、Matrix Operations --(一).mp40 ~# O2 J; S" B
├─5、课程:Numpy的基本操作.8、Matrix Operations --(二).mp4
7 p8 R6 t% e  Z8 T) C├─5、课程:Numpy的基本操作.9、Array processing(一).mp4
0 J0 y2 ]" z0 f; z. y. r├─6、课程:Pandas的基本操作.10、Slice Data(二).mp42 t9 m, s8 c! E% }0 R
├─6、课程:Pandas的基本操作.11、Data Alignment.mp4
. b; [/ o" V' A; n  {0 |; g7 S├─6、课程:Pandas的基本操作.12、Rank and Sort.mp4
; F: I; \, m" J# v/ n├─6、课程:Pandas的基本操作.1、Series.mp48 Q7 m4 G3 P/ p* m! D7 K, @9 _
├─6、课程:Pandas的基本操作.2、DataFrame+Titanic Example(一).mp4
+ M/ l# E; }% W1 S; T├─6、课程:Pandas的基本操作.3、DataFrame+Titanic Example(二).mp4* {0 S7 ]9 P- B/ ~% d/ U6 i+ h9 Q
├─6、课程:Pandas的基本操作.4、DataFrame+Titanic Example(三).mp4
2 h6 S& i3 h" q2 P: n, l2 W├─6、课程:Pandas的基本操作.5、DataFrame+Titanic Example(四).mp4
1 a5 ]/ f. W% C' I2 Z5 d7 [9 q. Q├─6、课程:Pandas的基本操作.6、Index Objects.mp4
$ v, l+ d: N3 m) e7 C( L├─6、课程:Pandas的基本操作.7、Reindex.mp4
  ~, j) o2 I4 D: ~2 ^1 X├─6、课程:Pandas的基本操作.9、Slice Data(一).mp40 H. F, c. q: g6 I% Q
├─7、课程:Matplotlib的基本操作.1、Matplotlib(一).mp4! H; I% c" w5 G4 o+ Y; V; {
├─7、课程:Matplotlib的基本操作.2、Matplotlib(二).mp4& ~2 Q! R4 q" I; m
├─7、课程:Matplotlib的基本操作.3、Matplotlib(三).mp4! O. g; b" Z) @' |0 O! D. Z' I) z. V
├─7、课程:Matplotlib的基本操作.4、Matplotlib(四).mp4
/ k* K, F8 ?* C7 t- w: o├─7、课程:Matplotlib的基本操作.5、Matplotlib(五).mp4! k# _6 c  H3 `
├─7、课程:Matplotlib的基本操作.6、Aggregation(一).mp4
2 u3 O9 l, }6 b+ s4 v5 x! I2 b├─7、课程:Matplotlib的基本操作.7、Aggregation(二).mp4, y8 c3 S4 i1 A" V. S/ C
├─7、课程:Matplotlib的基本操作.8、Aggregation(三).mp44 `- y0 _* g. l; B+ K) f
├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.10、二分类问题-F1-score.mp4
" V, n1 `0 q, i2 C+ T├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.11、分类模型,如何衡量模型结果?.mp4- E5 s& z! a* A4 _0 w
├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.12、imbalanced问题(一).mp4
# d/ c( ^4 d5 ~7 q├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.13、imbalanced问题(二).mp4
4 I0 V+ g( p+ d  S7 G' s├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.1、如何定义一个模型结果的好坏?.mp4/ S+ L$ Y/ \  t. F- |8 j
├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.2、连续变量的模型,如何来衡量模型结果?(一).mp4; X& N0 L3 J3 m6 S7 f
├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.3、连续变量的模型,如何来衡量模型结果?(二).mp4
& b2 s) j1 k  W9 p% W+ B! X├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.4、二分类问题-假设检验,p-value(一).mp4; I/ Z- ~6 C' v: G* `) j- G
├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.5、二分类问题-假设检验,p-value(二).mp4
- ^2 i4 B* Q4 a5 Y# ]4 J├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.6、二分类问题-ROC & AUC(一).mp4" q. o: n: N% B0 ]1 o1 N8 O
├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.7、二分类问题-ROC & AUC(二).mp46 j" F5 C; b* G: _* L
├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.8、什么是好的分类(一).mp4
+ X# _0 p& y2 b9 Q├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.9、二分类问题-召回率,准确率.mp44 n5 w/ d2 f6 y" y9 w! r! e
├─9、课程:线性回归.10、线性回归对样本及误差的要求和假设前提(一).mp4
7 D0 Q# [2 x; Z% ]: e5 ?, t: z* x6 ?├─9、课程:线性回归.11、线性回归对样本及误差的要求和假设前提(二).mp40 L$ e( W/ [7 n7 v5 r; x! q/ o% i
├─9、课程:线性回归.12、预测的confidence interval 和 prediction interval(一).mp4
* h/ j  }: g$ y& V( ~$ k  A# {├─9、课程:线性回归.13、预测的confidence interval 和 prediction interval(二).mp4
1 A+ d3 C* z6 D- C2 l: z├─9、课程:线性回归.14、预测的confidence interval 和 prediction interval(三).mp4
, k- N4 z: |4 _1 ^# Z├─9、课程:线性回归.15、imbalanced问题.mp4
3 s* J3 m( @, o" T├─9、课程:线性回归.1、知识回顾.mp48 H2 Q4 j3 L0 `' ^
├─9、课程:线性回归.2、为什么要使用线性回归?.mp4) D. P3 B1 z% X" w3 g
├─9、课程:线性回归.3、如何计算线性回归?(一).mp40 O  k3 q5 L5 l4 B4 @* k; o& X
├─9、课程:线性回归.4、如何计算线性回归?(二).mp49 w; S; |( Q4 I, S0 V/ y
├─9、课程:线性回归.5、问题解答.mp4
6 K6 S  x5 ]- `2 |) E! Y4 u* N├─9、课程:线性回归.6、由最小二乘法选出的直线有没有用?(一).mp4* n! D2 A0 W% S  l
├─9、课程:线性回归.7、由最小二乘法选出的直线有没有用?(二).mp4
- _* P# o- B$ E/ r5 d/ @# ?├─9、课程:线性回归.8、线性回归参数估计的含义.mp4  Z1 _; b$ O$ {  R6 n% L1 t' F/ t% ]
├─9、课程:线性回归.9、线性回归对数据的解释.mp4
8 y! N, N( i5 m9 ~% w4 n4 V  @& f(3)\PART3;目录中文件数:59个9 F3 }* B5 B5 r( y. p' O/ S
├─10、课程:逻辑回归及应用.10、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(五).mp45 k2 I/ }# j# G+ a( s$ f6 a
├─10、课程:逻辑回归及应用.11、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(六).mp4
6 K" E- ?% H! g8 K* B├─10、课程:逻辑回归及应用.12、更进一步:从逻辑回归到SoftMax(一).mp4
, G& V6 M/ u. @├─10、课程:逻辑回归及应用.13、更进一步:从逻辑回归到SoftMax(二).mp4
  A  q* v" U1 n7 ~6 y* h├─10、课程:逻辑回归及应用.2、如何计算信用分数.mp4
6 |' Y/ b, L' R* p├─10、课程:逻辑回归及应用.3、商家如何查看芝麻信用值?.mp4
! t0 z. S; _6 T5 X├─10、课程:逻辑回归及应用.4、寻找最合理的参数-1设计Cost Function.mp4& G8 n' O. D# P
├─10、课程:逻辑回归及应用.5、疑题解答.mp4
; V4 f6 Y) ~7 V" P├─10、课程:逻辑回归及应用.6、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(一).mp4% Q: m1 U1 Z& _+ X
├─10、课程:逻辑回归及应用.7、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(二).mp48 L2 i( `3 [. Y: m7 g& h; ^# m4 ~
├─10、课程:逻辑回归及应用.8、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(三).mp4% [' a" k& m( s) O6 w7 k9 v$ A: z
├─10、课程:逻辑回归及应用.9、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(四).mp4
' K' Z  a& F8 ?- g4 h6 C├─11、课程:拟合与过拟合的定义.10、方差的分解(一).mp41 U( w% K- F- y) S+ S, ?7 V/ S& d1 O
├─11、课程:拟合与过拟合的定义.11、方差的分解(二).mp4! T" C  c( p$ B6 F0 L! o
├─11、课程:拟合与过拟合的定义.12、Bias与Variance的分解.mp4
! U# G, [# o* g├─11、课程:拟合与过拟合的定义.1、拟合与过拟合.mp4( X! @  W% R/ y2 {
├─11、课程:拟合与过拟合的定义.2、对抗过拟合(一).mp4
) L5 w1 q9 V  f; D: z├─11、课程:拟合与过拟合的定义.3、对抗过拟合(二).mp4! ~; o( O2 n+ Z. \' b
├─11、课程:拟合与过拟合的定义.4、对抗过拟合(三).mp4
  L* T+ z+ ]8 o+ Z: i├─11、课程:拟合与过拟合的定义.5、Python实现(一).mp4
0 i7 K# e( T1 v) j3 V# s$ G  G├─11、课程:拟合与过拟合的定义.6、Python实现(二).mp4
5 V: M1 g6 z5 t0 h├─11、课程:拟合与过拟合的定义.7、正则化Regularization.mp40 c6 ]% X* w5 E: z* ]  f# k
├─11、课程:拟合与过拟合的定义.8、Ridge(一).mp4
; S& z6 U. k6 D; b├─11、课程:拟合与过拟合的定义.9、Ridge(二).mp4$ h% [% i* j. M# `0 _' X( R: x. L
├─12、课程:决策树模型.10、Decision Tree_example1(六).mp4& X) A  _+ Y' a+ t6 o- ^
├─12、课程:决策树模型.11、Decision Tree_example1(七).mp4# v( ]# A+ I, v+ B5 @
├─12、课程:决策树模型.1、什么是决策树?.mp4
: H% {, D9 ?0 f5 `6 k├─12、课程:决策树模型.2、游戏中的决策树分析(一).mp44 f' Y+ c5 e8 A. A: U
├─12、课程:决策树模型.3、游戏中的决策树分析(二).mp4
6 M9 G* @  M+ |├─12、课程:决策树模型.4、哪个问题分的最好?.mp4/ o" x9 r% [% Z' h7 u
├─12、课程:决策树模型.5、Decision Tree_example1(一).mp4! R; m: Q5 _5 W" s* v, r
├─12、课程:决策树模型.6、Decision Tree_example1(二).mp4
2 _% F# j6 l6 H6 X9 R: @├─12、课程:决策树模型.7、Decision Tree_example1(三).mp4: H% f; o% g1 F
├─12、课程:决策树模型.8、Decision Tree_example1(四).mp47 h3 y1 |# X; q( ], ^5 w- T
├─12、课程:决策树模型.9、Decision Tree_example1(五).mp4
2 H4 j! w8 O; Z3 ~- @├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.10、Replace.mp4
% g  o! E; W5 z! n) u7 J├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.11、Bagging (Bootstrap aggregating).mp4
( K9 u) i$ C! z0 @1 P4 y3 m6 T: ?├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.12、Boosting and Ada boosting(一).mp4
: N! c- D/ b: k7 {├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.13、Boosting and Ada boosting(二).mp4% b9 ]3 t% f; A, \% W1 v& Y2 J% @7 v
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.14、Gradient Boosting.mp4
) y; _$ \  q  `6 R4 F├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.1、Combining dataframes.mp4
. n( G2 Q( d* F+ ?├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.2、Mapping.mp4" `& a8 x$ M- G1 U, Z- ~5 b
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.3、Binning.mp4
6 M" Z! g) ~2 b0 w├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.4、GroupBy On Dict and Series(一).mp4
: g7 p2 n' e! u) ?, V6 U0 }: R├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.5、GroupBy On Dict and Series(二).mp4$ k# l6 ?* W) q
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.6、Merge(一).mp4- z) Q6 l0 u) {, j- A
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.7、Merge(二).mp4. @5 \" h' m  I. S
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.8、Outliers.mp4
, o+ x2 m8 U! x4 {$ {! x├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.9、Pivoting.mp4
1 o' f+ l* g! ^. }6 ^├─14、课程:Airbnb 数据分析.1、Airbnb介绍.mp4
0 K* ]& T, O$ t8 w6 Y+ c├─14、课程:Airbnb 数据分析.2、Train and Test 用户本身数据和营销渠道数据.mp4
8 f; d9 K' X. L. F% j/ t* V9 _/ m├─14、课程:Airbnb 数据分析.3、Airbnb_DataExploration(一).mp4
0 K0 u1 \& T1 \6 ]4 R(4)\PART4;目录中文件数:56个
- N' C: V, I9 A9 k2 {2 o% \! }├─14、课程:Airbnb 数据分析.10、Modeling(一).mp4  E- V/ y6 R3 o0 N
├─14、课程:Airbnb 数据分析.11、Modeling(二).mp4( y( [! h9 y7 ?% S: P+ |6 |: b
├─14、课程:Airbnb 数据分析.4、Airbnb_DataExploration(二).mp4* |- W) e$ ~. x2 Z" g3 t
├─14、课程:Airbnb 数据分析.5、Airbnb_DataExploration(三).mp45 X6 B' q/ n( Q6 u
├─14、课程:Airbnb 数据分析.6、Airbnb_FeatureEngineering(一).mp4% U, {4 b3 F+ @+ J# R
├─14、课程:Airbnb 数据分析.7、Airbnb_FeatureEngineering(二).mp4
. _. {) j0 N+ S+ b5 r9 v3 V├─14、课程:Airbnb 数据分析.8、Airbnb_FeatureEngineering(三).mp4. j/ z0 ?7 R% L1 m) `! @1 b$ T
├─14、课程:Airbnb 数据分析.9、Airbnb_FeatureEngineering(四).mp44 _- L; b. x% H7 B7 n8 T
├─15、课程:支持向量机(SVM).10、支持向量机算法总结.mp45 t& V; j. G# M4 V7 @0 Z
├─15、课程:支持向量机(SVM).11、代码实战(一).mp4
' g, K3 w  s' v- a├─15、课程:支持向量机(SVM).12、代码实战(二).mp45 ^  i5 G, c* R" R) `
├─15、课程:支持向量机(SVM).13、代码实战(三).mp4) j2 \+ U+ Q+ i7 `! _
├─15、课程:支持向量机(SVM).1、支持向量机简介与历史(一).mp4
( I9 O) ]0 q7 s* @/ B- \  k1 c. q├─15、课程:支持向量机(SVM).2、支持向量机简介与历史(二).mp4/ q$ @1 S( s4 W& m$ S5 y
├─15、课程:支持向量机(SVM).3、支持向量机分类与回归(一).mp41 D- f5 g5 o9 v/ }( k/ _
├─15、课程:支持向量机(SVM).4、支持向量机分类与回归(二).mp4, J# l/ s$ G# f+ C
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1 K; S0 p& @1 q0 o1 S; K├─18、课程:网络基础概述.8、简单的网站服务程序(一).mp4
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├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.13、RandomForest 重新采样(一).mp4, S9 Q* A* V* J+ N
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├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.3、正向编码方法.mp4# K" n. U% q6 s% S- g
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├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.8、整理用户mid ID.mp4
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雷JY 发表于 2021-5-19 17:06:32
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乔微博 发表于 2021-5-19 17:39:20
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痴痴情先生先s 发表于 2021-5-23 20:57:18
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zhouqq126 发表于 2021-5-25 08:02:59
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安夕萌mdj 发表于 2021-5-26 07:13:50 来自手机
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江左岸右郧 发表于 2021-5-26 12:05:50 来自手机
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去火星三小时自 发表于 2021-5-26 14:43:49 来自手机
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秦基兴拍 发表于 2021-5-29 13:31:07
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普通人物怨 发表于 2021-5-31 15:33:51 来自手机
学习了不少知识,感谢楼主!
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