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)
; F, ?) _( e. M; p1 m. N8 K2 |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。
9 B- ^* n/ T+ i' ]+ h- M' O! f( c6 [7 T  u' ?/ G
课程目录; @1 {, a7 y& s  p$ j
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.10、安装决策树可视化工具Graphviz(二).mp4
/ s) m( S# z7 C: R├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.11、几个重要的工具包介绍(一).mp44 r4 }  P9 ]. G+ |& b& F0 o
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.12、几个重要的工具包介绍(二).mp4
4 ~3 k  ~7 Y0 e7 v) W, {7 x* G├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.13、安装TensorFlow与Keras(一).mp43 u/ I  ?" W. y, z) M
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.14、安装TensorFlow与Keras(二).mp4
- V" w! _' [+ _├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.15、Jupyter notebook的基本使用技巧.mp4
& c- M) o4 a6 m2 H2 \) G├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.16、Markdown的基本技巧(一).mp4
% q5 d- R( s& P  ~1 l├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.17、Markdown的基本技巧(二).mp4( I) t, s% u( C* y7 I  v
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.1、创建新的Python环境.mp42 n: J; F% t4 S$ N: N0 I2 ]# A
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.2、Python环境与版本(一).mp48 _+ X, |0 k2 |
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.3、Python环境与版本(二).mp47 |# m: [& c$ A; `6 A: x
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.4、Python环境与版本(三).mp4
( F/ G' {9 p- o" M9 l├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.5、Python环境与版本(四).mp43 R! Z+ }" U6 N4 Y* X; L
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.6、Python环境与版本(五).mp4
: K1 G: L% b$ j- R. L├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.7、Python环境与版本(六).mp4
- s- u$ `5 q# L4 a0 {├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.8、Python环境与版本(七).mp44 a0 \3 t2 s% U( g
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.9、安装决策树可视化工具Graphviz(一).mp4, K8 C5 U% d. W9 o
├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.10、答疑(三).mp4
1 Q9 c* K, Y/ L1 M8 M5 I├─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
( q1 K' w2 W9 k7 n7 e* I& j& |' _├─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
) X) e+ `- ]: r- y├─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
' ~$ F2 Y1 U/ J7 H; G/ F4 z: A; e├─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
! J) L' `5 v2 g4 H├─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
6 H' S) o2 T; w, ^├─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, B5 B9 L+ z9 C; P
├─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. V- Y2 w" @/ a2 X2 a
├─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
9 G# k7 Q/ M  h# k8 }3 e4 b├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.8、答疑(一).mp44 R9 W: L4 {9 d! i  V
├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.9、答疑(二).mp4$ Z+ N! e" R' |) R
├─3、课程:Python基本数据类型.10、Python基本数据类型(一).mp4
* Y: J2 `/ l. [5 c) ~* @/ k├─3、课程:Python基本数据类型.11、Python基本数据类型(二).mp4
: m3 M% A0 n5 I* ]- v├─3、课程:Python基本数据类型.12、Python基本数据类型(三).mp4
; ]7 ?8 q0 U5 @1 i" ?! K; V+ D├─3、课程:Python基本数据类型.13、Python基本数据类型(四).mp40 p8 i1 q$ b* O9 i. M
├─3、课程:Python基本数据类型.14、Python基本数据类型(五).mp4+ U2 N5 h- ^5 N4 t2 F6 k8 ~; l
├─3、课程:Python基本数据类型.15、Python基本数据类型(六).mp41 F  r1 R2 d* Z
├─3、课程:Python基本数据类型.16、Python基本数据类型(七).mp4% o$ ?+ i( b1 v4 o
├─3、课程:Python基本数据类型.17、Python基本数据类型(八).mp4
6 e- ^. Z( Y+ m: T1 K├─3、课程:Python基本数据类型.1、课程概述.mp4
5 U0 f2 \: X+ q( C$ ~├─3、课程:Python基本数据类型.2、计算机语言与程序概述(一).mp45 ^4 q8 o0 l9 t8 `' Y5 p: u
├─3、课程:Python基本数据类型.3、计算机语言与程序概述(二).mp4$ m4 p8 t" O6 r; b5 M
├─3、课程:Python基本数据类型.4、为什么需要编程语言.mp47 S1 S+ T  a5 j6 [
├─3、课程:Python基本数据类型.5、Python能做什么.mp4
% E" d7 z2 F6 ^6 h2 D$ J' p( x4 P! v├─3、课程:Python基本数据类型.6、课间答疑.mp4! @, R0 B3 D) x( t! f* T8 M6 G- B6 p
├─3、课程:Python基本数据类型.7、Python2和Python3的区别.mp4
9 O' H) D+ O  B" \3 y0 Z) `├─3、课程:Python基本数据类型.8、编程语言的元素.mp4- [0 Y- ]3 D$ x/ i& ^
├─3、课程:Python基本数据类型.9、致敬 Hello World.mp4+ k- V( V$ }) y# q( w& z
├─4、课程:函数与Python基本数据结构.10、Python基本数据结构(一).mp4
  M2 F$ B( J. W├─4、课程:函数与Python基本数据结构.1、函数(一).mp43 U6 A; Q: v# ?
├─4、课程:函数与Python基本数据结构.2、函数(二).mp4
3 B" E4 x" W% w" J2 U1 ~7 }, {, V5 o├─4、课程:函数与Python基本数据结构.3、函数(三).mp4
9 J4 |* ^* r  a* H  ]3 A5 F! k# c├─4、课程:函数与Python基本数据结构.4、函数(四).mp4
7 V) G- A% U* a' u├─4、课程:函数与Python基本数据结构.5、函数(五).mp4& G" L( I( Z! g9 z% B7 i( H0 `( y
├─4、课程:函数与Python基本数据结构.6、Python编码结构(一).mp4
& }3 I+ m4 F0 B, V/ I8 K( K7 f. n├─4、课程:函数与Python基本数据结构.7、Python编码结构(二).mp4
) Y  |! }7 K; V' b5 c3 ~├─4、课程:函数与Python基本数据结构.8、Python编码结构(三).mp4
: Z$ W3 J. o7 t7 k1 e  {├─4、课程:函数与Python基本数据结构.9、Python模块和程序包.mp4" Z, |0 ^( u1 A
(2)\PART2;目录中文件数:67个2 b' I% B4 W7 R' ~; q
├─10、课程:逻辑回归及应用.1、逻辑回归与线性回归.mp4
/ ~$ v, X1 Q) T8 f├─4、课程:函数与Python基本数据结构.11、Python基本数据结构(二).mp4
! P% a! ^* J1 X/ T3 c+ y, o├─4、课程:函数与Python基本数据结构.12、Python基本数据结构(三).mp4
: v4 W, I# ~/ [9 T& B) |3 f8 z├─5、课程:Numpy的基本操作.11、Save and Load Array.mp4
$ T  Q% v0 y/ v$ ^! y, _├─5、课程:Numpy的基本操作.1、Introduction to Numpy.mp4
' l( P0 S8 X  E: E# a7 \├─5、课程:Numpy的基本操作.2、Create Arrays.mp45 W+ ?8 F0 o7 Y7 i
├─5、课程:Numpy的基本操作.3、Basic Operations of Arrays.mp4
8 T8 V1 y6 F* h- |. i├─5、课程:Numpy的基本操作.4、lndexing ,Slicing and Iterating(一).mp44 I( P7 c: f4 @( _& ]+ B( N
├─5、课程:Numpy的基本操作.5、lndexing ,Slicing and Iterating(二).mp4
" u) K7 g: P& H8 ]├─5、课程:Numpy的基本操作.6、lndexing ,Slicing and Iterating(三).mp42 G1 v* J- z. s6 F
├─5、课程:Numpy的基本操作.7、Matrix Operations --(一).mp4
! k# J( H& b5 N5 z3 G9 r; R├─5、课程:Numpy的基本操作.8、Matrix Operations --(二).mp4
7 z( r7 ]) z3 H9 u7 t├─5、课程:Numpy的基本操作.9、Array processing(一).mp4
; Z' i! u1 m1 s) g8 g├─6、课程:Pandas的基本操作.10、Slice Data(二).mp41 J* ]4 C) d1 A. F; _+ J1 u6 a, I
├─6、课程:Pandas的基本操作.11、Data Alignment.mp4! J, H" }% h0 Y3 H8 w
├─6、课程:Pandas的基本操作.12、Rank and Sort.mp4
, O( f, @0 x8 `2 m7 a% l: i├─6、课程:Pandas的基本操作.1、Series.mp4
$ g% E: p3 l* H, }% Y├─6、课程:Pandas的基本操作.2、DataFrame+Titanic Example(一).mp4. q& e. J& L) O1 i
├─6、课程:Pandas的基本操作.3、DataFrame+Titanic Example(二).mp4" n9 I3 g9 H& F& C* K$ m5 D6 a
├─6、课程:Pandas的基本操作.4、DataFrame+Titanic Example(三).mp4
# u" }  K8 C  s├─6、课程:Pandas的基本操作.5、DataFrame+Titanic Example(四).mp4
! g! T* }- V" N% Z. ]; G├─6、课程:Pandas的基本操作.6、Index Objects.mp4( e; D/ ]2 w; Q7 F. ~& l  {
├─6、课程:Pandas的基本操作.7、Reindex.mp4
# H8 @/ s5 z7 n# a/ a0 b7 Y├─6、课程:Pandas的基本操作.9、Slice Data(一).mp4
0 t! X: G9 ]1 c3 I├─7、课程:Matplotlib的基本操作.1、Matplotlib(一).mp4
1 F3 u, c/ e) U5 `+ V├─7、课程:Matplotlib的基本操作.2、Matplotlib(二).mp4
+ Q- h3 P' x9 J! Q0 f, M9 d├─7、课程:Matplotlib的基本操作.3、Matplotlib(三).mp4% x! p3 s/ W# Z( E8 ~! @# U# \
├─7、课程:Matplotlib的基本操作.4、Matplotlib(四).mp46 r- T$ j1 x" T0 A, K$ i
├─7、课程:Matplotlib的基本操作.5、Matplotlib(五).mp4* K7 g( c# L* E) M
├─7、课程:Matplotlib的基本操作.6、Aggregation(一).mp4+ k) u+ d/ V- P4 H6 m
├─7、课程:Matplotlib的基本操作.7、Aggregation(二).mp4
1 K* l- o, t2 O# Y; p: q; I├─7、课程:Matplotlib的基本操作.8、Aggregation(三).mp4
2 r6 t' V( k$ [2 b├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.10、二分类问题-F1-score.mp4
* X/ M1 K  W. 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
9 z2 e( ~$ z# X/ h├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.12、imbalanced问题(一).mp4& N; z- ^" L% l5 e- y
├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.13、imbalanced问题(二).mp4# a- `$ Q' C. S. B% K1 u
├─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$ A1 B$ |! A4 o
├─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
( q4 W8 C) q/ r" b├─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; T3 ^* j. [2 y  [" n; S$ F8 N
├─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).mp41 ~  X- B2 @! r6 d- k7 g1 N
├─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
4 R: v$ J4 Q3 k! ^├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.6、二分类问题-ROC & AUC(一).mp4
! Q0 L8 J, U, I' b( D├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.7、二分类问题-ROC & AUC(二).mp4* e1 {* t+ {# B6 b/ e% X% [  C' U
├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.8、什么是好的分类(一).mp4. g9 m8 x% r  c# w* b  e: D* Y
├─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.mp4* P' j' X0 R. r; z3 G% V9 [" z
├─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" D0 o2 n5 J5 }; L6 j. K: O" v  Z
├─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).mp48 }2 N6 ?3 y7 o+ w
├─9、课程:线性回归.12、预测的confidence interval 和 prediction interval(一).mp4
. k4 C' |" O( ~- k├─9、课程:线性回归.13、预测的confidence interval 和 prediction interval(二).mp40 S2 X! L* g) B; v3 L6 z- s# V
├─9、课程:线性回归.14、预测的confidence interval 和 prediction interval(三).mp4
' x4 }3 L$ {+ D' ?├─9、课程:线性回归.15、imbalanced问题.mp4
  M# c% z! W$ a├─9、课程:线性回归.1、知识回顾.mp4
5 U0 ~5 Q1 r  a5 k├─9、课程:线性回归.2、为什么要使用线性回归?.mp45 n) Y+ S6 C2 j: U4 K9 c+ E
├─9、课程:线性回归.3、如何计算线性回归?(一).mp42 j7 ^  n4 ?" B& c& E! y
├─9、课程:线性回归.4、如何计算线性回归?(二).mp4
. j* P) n) ^. j- e0 B2 {- V$ Y/ Q├─9、课程:线性回归.5、问题解答.mp4) O: `6 T4 n) z7 B. ~
├─9、课程:线性回归.6、由最小二乘法选出的直线有没有用?(一).mp46 S  C$ I% f! P# M, d
├─9、课程:线性回归.7、由最小二乘法选出的直线有没有用?(二).mp43 `$ Y0 |6 T4 y5 I2 U" _
├─9、课程:线性回归.8、线性回归参数估计的含义.mp4$ m6 f' Z& q( h) P
├─9、课程:线性回归.9、线性回归对数据的解释.mp4
- q6 G2 \7 Y1 r1 m7 J8 {6 l- {8 E(3)\PART3;目录中文件数:59个* Y+ `4 e% T- _0 z8 s; w; n$ N
├─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).mp49 y5 ^3 {. i. P  X1 H
├─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).mp47 ]: V( m* }2 \9 Z
├─10、课程:逻辑回归及应用.12、更进一步:从逻辑回归到SoftMax(一).mp49 W- h& X1 @; m2 O  Q9 L
├─10、课程:逻辑回归及应用.13、更进一步:从逻辑回归到SoftMax(二).mp4: l/ H9 _: O) U) D2 I0 i+ i% Z0 J- q
├─10、课程:逻辑回归及应用.2、如何计算信用分数.mp4
7 r+ R* C; X! f$ A├─10、课程:逻辑回归及应用.3、商家如何查看芝麻信用值?.mp4
' y" q" v: E3 q- L* q- 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$ v) y+ o. n- x/ @
├─10、课程:逻辑回归及应用.5、疑题解答.mp4
4 }$ A7 T# v: T├─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! }9 R5 W+ h9 ~├─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).mp4) I- |* I' _7 ?' i8 k' q
├─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  h' Z, M9 Q! @, E, H, T
├─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! ^: \1 D& S7 C2 R
├─11、课程:拟合与过拟合的定义.10、方差的分解(一).mp4
3 b- ]& }" Z8 p+ G9 i7 [├─11、课程:拟合与过拟合的定义.11、方差的分解(二).mp4
3 t5 Y& f% U" A; B├─11、课程:拟合与过拟合的定义.12、Bias与Variance的分解.mp46 k( q- F8 J# F7 K! N% L
├─11、课程:拟合与过拟合的定义.1、拟合与过拟合.mp45 O9 O1 u+ J* F6 @8 P& f: `6 K
├─11、课程:拟合与过拟合的定义.2、对抗过拟合(一).mp4' ?; [! T0 \1 w0 P3 t% S
├─11、课程:拟合与过拟合的定义.3、对抗过拟合(二).mp4
7 Z% o+ A" M' X3 C4 X7 ]* W; W: q├─11、课程:拟合与过拟合的定义.4、对抗过拟合(三).mp4
( H3 n. t  a$ g: y5 d* r├─11、课程:拟合与过拟合的定义.5、Python实现(一).mp4$ l) g1 n6 b% f) J4 ~
├─11、课程:拟合与过拟合的定义.6、Python实现(二).mp4* `( x2 k2 Z" \: J, ^  w2 @8 y
├─11、课程:拟合与过拟合的定义.7、正则化Regularization.mp4
, M3 O: F: _# A├─11、课程:拟合与过拟合的定义.8、Ridge(一).mp40 B8 x7 U' ]' T; t
├─11、课程:拟合与过拟合的定义.9、Ridge(二).mp4
% Z  |' P3 {5 e0 U2 k$ V├─12、课程:决策树模型.10、Decision Tree_example1(六).mp4- W4 F. |+ }5 c: P" N) _# q6 D
├─12、课程:决策树模型.11、Decision Tree_example1(七).mp4
3 g0 |8 D0 a/ g& b/ l├─12、课程:决策树模型.1、什么是决策树?.mp4
, x, U4 x) @- q, c& b2 q: |$ m( h├─12、课程:决策树模型.2、游戏中的决策树分析(一).mp42 h! @/ ?! Q: i' t
├─12、课程:决策树模型.3、游戏中的决策树分析(二).mp4
4 X* v* \& K/ h+ d+ M/ r├─12、课程:决策树模型.4、哪个问题分的最好?.mp46 z5 U1 q$ T4 g" W. y: P8 B$ K& j, k
├─12、课程:决策树模型.5、Decision Tree_example1(一).mp4
8 Y# r  J0 D7 Q2 i$ Q# W├─12、课程:决策树模型.6、Decision Tree_example1(二).mp4
$ D: f- `5 d  y% Y  A# z├─12、课程:决策树模型.7、Decision Tree_example1(三).mp4! Y$ k/ @! }' x0 |; W5 N, e
├─12、课程:决策树模型.8、Decision Tree_example1(四).mp4
6 Y4 X4 t/ J4 T├─12、课程:决策树模型.9、Decision Tree_example1(五).mp4
- Y8 E! h# Y1 l8 Z5 m├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.10、Replace.mp4
- _5 y4 \) }. r  K3 }; O. a: n├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.11、Bagging (Bootstrap aggregating).mp4) y2 q8 c8 A* ^3 E
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.12、Boosting and Ada boosting(一).mp4' y1 A* t# U" k+ j
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.13、Boosting and Ada boosting(二).mp4. ]) e) P; U! W, A- c
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.14、Gradient Boosting.mp4
4 |4 N3 m! M; O8 `$ \: s/ D" ]( r├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.1、Combining dataframes.mp4
; F- F8 d4 h% c2 ^* c2 z/ [├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.2、Mapping.mp4
( _, |& c# |0 g0 R/ c, U# J├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.3、Binning.mp49 E/ O. J7 }6 H6 M
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.4、GroupBy On Dict and Series(一).mp4
2 r) v" z% t0 f! U' ]├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.5、GroupBy On Dict and Series(二).mp4
8 `- _) ~" b( o& O' E1 \- C, {7 ?├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.6、Merge(一).mp4( B- m, V2 o: O# B
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.7、Merge(二).mp4
+ h- U8 S# s! e├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.8、Outliers.mp4
. O% F+ m- f7 z& {7 ~├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.9、Pivoting.mp42 q0 W1 g# P: m8 X2 T% B, E
├─14、课程:Airbnb 数据分析.1、Airbnb介绍.mp44 G4 J3 [" v0 t
├─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% L, B5 E3 I2 S  f( J5 M  W
├─14、课程:Airbnb 数据分析.3、Airbnb_DataExploration(一).mp4
% S; e( @# w- _4 m1 \(4)\PART4;目录中文件数:56个
7 B) ^) P( l3 m) ?5 m* d├─14、课程:Airbnb 数据分析.10、Modeling(一).mp4
+ [- q& J$ {: a* G├─14、课程:Airbnb 数据分析.11、Modeling(二).mp4' `5 ^- j, b* y; S; B( a
├─14、课程:Airbnb 数据分析.4、Airbnb_DataExploration(二).mp41 t. u! N( @% G7 Y5 Z
├─14、课程:Airbnb 数据分析.5、Airbnb_DataExploration(三).mp41 h; P/ `/ R* F0 H5 D) j; z% ?  X
├─14、课程:Airbnb 数据分析.6、Airbnb_FeatureEngineering(一).mp4
) `6 U7 a1 `2 M% p6 b/ ?" }" A├─14、课程:Airbnb 数据分析.7、Airbnb_FeatureEngineering(二).mp4
( y# H  G5 e" Z- i0 G$ Q├─14、课程:Airbnb 数据分析.8、Airbnb_FeatureEngineering(三).mp4
0 G* x( D9 U4 E. ~& L" B4 f2 {├─14、课程:Airbnb 数据分析.9、Airbnb_FeatureEngineering(四).mp44 g* Q6 Y% e( h+ k3 N& Y
├─15、课程:支持向量机(SVM).10、支持向量机算法总结.mp41 _" ?! t' J% k8 R+ c* V
├─15、课程:支持向量机(SVM).11、代码实战(一).mp4
2 `+ H$ U* l1 }+ i├─15、课程:支持向量机(SVM).12、代码实战(二).mp4
6 W; [: k) d: ]1 D├─15、课程:支持向量机(SVM).13、代码实战(三).mp4" v8 [0 |$ z. R9 L; ]) [2 H8 y& c
├─15、课程:支持向量机(SVM).1、支持向量机简介与历史(一).mp4
" _9 d4 P% w' ?4 A; B4 Q├─15、课程:支持向量机(SVM).2、支持向量机简介与历史(二).mp4
0 e  E7 a6 T9 v" ]1 Q% p4 t├─15、课程:支持向量机(SVM).3、支持向量机分类与回归(一).mp4
: p" y% X2 h; `' v9 U6 R├─15、课程:支持向量机(SVM).4、支持向量机分类与回归(二).mp4; h/ @$ [* r9 W$ ^" A6 p
├─15、课程:支持向量机(SVM).5、支持向量机分类与回归(三).mp4
, a# {' u. ^3 \9 r├─15、课程:支持向量机(SVM).6、对偶问题.mp4
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(6)\PART6;目录中文件数:69个/ i8 M6 v9 a9 `9 @0 f) A* F* P/ |! v
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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
谢谢分享学习~
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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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