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. {* G/ ?! h# _4 l5 Y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。) c* s( W7 Y3 m: o/ s
( I% d. Z1 O1 f1 ~3 h5 a; N4 p5 m
课程目录
% o0 {: k$ U% d! E├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.10、安装决策树可视化工具Graphviz(二).mp43 j/ N6 f! f" m
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.11、几个重要的工具包介绍(一).mp4( Z5 Z' c" ~, z. p
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.12、几个重要的工具包介绍(二).mp4
0 q+ @& F, ]. G├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.13、安装TensorFlow与Keras(一).mp4
2 T  j3 d6 b6 o! U* ]├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.14、安装TensorFlow与Keras(二).mp4
: l, Z: G6 Q/ A" d2 L├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.15、Jupyter notebook的基本使用技巧.mp4
, w5 y5 Q7 p, k├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.16、Markdown的基本技巧(一).mp43 y5 Z- q( t3 r6 i+ G1 Z
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.17、Markdown的基本技巧(二).mp47 }$ c, j  V, Q! h
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.1、创建新的Python环境.mp49 r5 c0 @9 X0 h: |! ]7 R- [
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.2、Python环境与版本(一).mp47 a) b$ z3 R6 X" x4 `
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.3、Python环境与版本(二).mp4  ?1 b9 {7 H- b, l, @8 K
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.4、Python环境与版本(三).mp4
+ d" f  ]1 \/ O├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.5、Python环境与版本(四).mp4. _' g6 B/ A* R5 [) u
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.6、Python环境与版本(五).mp4
9 l5 \+ i" _* W├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.7、Python环境与版本(六).mp4/ m' V( k- {( t  @
├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.8、Python环境与版本(七).mp4
+ K8 C$ B$ f! ^$ |% }5 i, l& R├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.9、安装决策树可视化工具Graphviz(一).mp4# E' \& Q/ y; u$ ]* r
├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.10、答疑(三).mp4/ u# I# |; T4 V
├─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
: u! I2 {" |( `: f: t5 {( }( `6 B├─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
! `* \# G0 Z5 @& D+ I6 c0 U7 C% I├─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
' }. V) H$ B) I2 F5 m  B2 X  O├─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
/ F* L) L% ]2 ~; f* L├─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' ]! e8 g7 x; w& U2 v5 c
├─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
* m; d- c5 O, O* E' C' {├─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
& z0 `' U2 [$ R' }& m# x6 [├─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, [" D7 V2 h" r: }% A; ^' N
├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.8、答疑(一).mp4
# K1 R+ B8 ]5 b9 M6 u* [# ]$ B├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.9、答疑(二).mp47 O* C5 ]1 d: \; c. @- P
├─3、课程:Python基本数据类型.10、Python基本数据类型(一).mp4
8 W4 D! q& M3 u: B├─3、课程:Python基本数据类型.11、Python基本数据类型(二).mp4% s; Y, q2 I* x- n
├─3、课程:Python基本数据类型.12、Python基本数据类型(三).mp4$ x9 l2 c. U: B) U- E
├─3、课程:Python基本数据类型.13、Python基本数据类型(四).mp4, _! Q. j0 E8 J1 D/ O
├─3、课程:Python基本数据类型.14、Python基本数据类型(五).mp4
( u; u: {! @0 N) S9 O├─3、课程:Python基本数据类型.15、Python基本数据类型(六).mp4
( p9 R% A7 X; \' [. n├─3、课程:Python基本数据类型.16、Python基本数据类型(七).mp4! U. c" i, E+ y( n! l  @: P4 d
├─3、课程:Python基本数据类型.17、Python基本数据类型(八).mp4! F5 ]9 P8 u% h/ h# i: w+ z( U/ c
├─3、课程:Python基本数据类型.1、课程概述.mp40 T7 i8 P# t, ]. C
├─3、课程:Python基本数据类型.2、计算机语言与程序概述(一).mp4) k  [, z' N% N0 U$ a) o& _
├─3、课程:Python基本数据类型.3、计算机语言与程序概述(二).mp4" R6 Q8 ?3 d9 [
├─3、课程:Python基本数据类型.4、为什么需要编程语言.mp4
/ w6 \! L1 A5 G0 h8 N" b# N├─3、课程:Python基本数据类型.5、Python能做什么.mp4
0 v5 N( b; C. C( A├─3、课程:Python基本数据类型.6、课间答疑.mp44 v, p' |- X1 b+ {3 y) j* F
├─3、课程:Python基本数据类型.7、Python2和Python3的区别.mp4! D) d! }( V3 j" X" w6 m
├─3、课程:Python基本数据类型.8、编程语言的元素.mp4$ A, @% d9 }! q+ X, m0 a' s; u7 m
├─3、课程:Python基本数据类型.9、致敬 Hello World.mp47 f0 h  ?. J% W* }, H2 U. y
├─4、课程:函数与Python基本数据结构.10、Python基本数据结构(一).mp4
4 X+ k1 X' [: p- ?  j! @: o├─4、课程:函数与Python基本数据结构.1、函数(一).mp4
  P, a8 X* D9 `$ B8 g. @- @├─4、课程:函数与Python基本数据结构.2、函数(二).mp4
* A, Q6 l% G7 F4 N. u! j├─4、课程:函数与Python基本数据结构.3、函数(三).mp4
, |; P- y# M. i. l) Y├─4、课程:函数与Python基本数据结构.4、函数(四).mp4
7 I* v7 m3 N2 j├─4、课程:函数与Python基本数据结构.5、函数(五).mp44 c6 h# E- U0 d5 i" {5 T
├─4、课程:函数与Python基本数据结构.6、Python编码结构(一).mp4
$ j( e6 S# T5 p( Z( r' g9 Q! Y├─4、课程:函数与Python基本数据结构.7、Python编码结构(二).mp4
/ q' T( P2 U/ O" W7 b: n├─4、课程:函数与Python基本数据结构.8、Python编码结构(三).mp4" M0 v! o; r! ]0 L$ V1 ^8 M
├─4、课程:函数与Python基本数据结构.9、Python模块和程序包.mp4
1 r* I0 U0 A2 h! w(2)\PART2;目录中文件数:67个8 G  ~! A7 H- C: v: [  E
├─10、课程:逻辑回归及应用.1、逻辑回归与线性回归.mp4
% K2 E# D, n% i- r├─4、课程:函数与Python基本数据结构.11、Python基本数据结构(二).mp41 \3 q# f- ~4 j6 e0 @
├─4、课程:函数与Python基本数据结构.12、Python基本数据结构(三).mp4% T; x, K% B1 i1 K
├─5、课程:Numpy的基本操作.11、Save and Load Array.mp4
/ y7 Q8 E0 P* S2 c3 b2 U0 [├─5、课程:Numpy的基本操作.1、Introduction to Numpy.mp4' G% a' K( a3 t' f: N
├─5、课程:Numpy的基本操作.2、Create Arrays.mp4
& ]! ]5 M( T$ ]# I: \. Y├─5、课程:Numpy的基本操作.3、Basic Operations of Arrays.mp4
& u& ]8 R" o$ V├─5、课程:Numpy的基本操作.4、lndexing ,Slicing and Iterating(一).mp4
: \2 _. g. P' `- W7 d├─5、课程:Numpy的基本操作.5、lndexing ,Slicing and Iterating(二).mp4/ J6 j( A( l' b1 _6 d: r5 g( K
├─5、课程:Numpy的基本操作.6、lndexing ,Slicing and Iterating(三).mp41 |9 \' S/ P# a
├─5、课程:Numpy的基本操作.7、Matrix Operations --(一).mp4
& u$ y" T% x# L. O- H$ a├─5、课程:Numpy的基本操作.8、Matrix Operations --(二).mp4
1 g/ N% I6 p. d& o9 Y8 X- y7 I├─5、课程:Numpy的基本操作.9、Array processing(一).mp44 y; x) c. l# _. F0 T
├─6、课程:Pandas的基本操作.10、Slice Data(二).mp4! o. O6 Z* I' \+ m5 T- Z
├─6、课程:Pandas的基本操作.11、Data Alignment.mp4
0 w% E8 |1 l2 \7 n) U/ u; N' e├─6、课程:Pandas的基本操作.12、Rank and Sort.mp4
3 N/ a4 k! g* X5 V├─6、课程:Pandas的基本操作.1、Series.mp4
' L1 Z  n. |9 F4 @9 }* F2 l├─6、课程:Pandas的基本操作.2、DataFrame+Titanic Example(一).mp4
5 [# |# U) x5 F  D4 k+ Z6 X├─6、课程:Pandas的基本操作.3、DataFrame+Titanic Example(二).mp4; E8 \6 l5 k$ q( d
├─6、课程:Pandas的基本操作.4、DataFrame+Titanic Example(三).mp4) c7 X3 G- z0 |1 h9 t% P9 @
├─6、课程:Pandas的基本操作.5、DataFrame+Titanic Example(四).mp4
. {/ ?; Z. K. f1 t- C├─6、课程:Pandas的基本操作.6、Index Objects.mp4! o7 w7 v( S% b/ P$ Z9 P. |' R) @/ t
├─6、课程:Pandas的基本操作.7、Reindex.mp4
) R6 q. c' r. `$ i7 \: R├─6、课程:Pandas的基本操作.9、Slice Data(一).mp4
& `* D. k9 L4 M2 r, B├─7、课程:Matplotlib的基本操作.1、Matplotlib(一).mp42 {* x9 D& c" s$ l; h. _; b
├─7、课程:Matplotlib的基本操作.2、Matplotlib(二).mp43 H# V7 Q* k5 Y6 t# r
├─7、课程:Matplotlib的基本操作.3、Matplotlib(三).mp4) Q# G! r* m7 \3 L1 I7 B
├─7、课程:Matplotlib的基本操作.4、Matplotlib(四).mp4( j5 ]3 ^; O( B) G: D  c
├─7、课程:Matplotlib的基本操作.5、Matplotlib(五).mp4
" V# I' ?! H5 t8 I├─7、课程:Matplotlib的基本操作.6、Aggregation(一).mp4
; K& T9 K1 m! H5 V& F$ }├─7、课程:Matplotlib的基本操作.7、Aggregation(二).mp44 i+ O+ T- c  f6 h1 c. J. R
├─7、课程:Matplotlib的基本操作.8、Aggregation(三).mp41 m0 _, J/ M  Y  r( R
├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.10、二分类问题-F1-score.mp48 c# a  C7 v3 }) U  w
├─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?.mp47 w/ A( o- w% x2 B3 J6 u
├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.12、imbalanced问题(一).mp4
0 h5 m* r: T# a2 f+ [: A├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.13、imbalanced问题(二).mp4  ]( [' y: x, B$ ]
├─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
6 _  l: w1 b3 [4 `6 u├─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- M/ ]! G" X: k) x; q( c7 j7 x; T
├─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% ~% F; f1 O$ [* H9 t- F4 w
├─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# g* @' ], i$ v  x
├─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).mp42 m1 K! l9 O+ A
├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.6、二分类问题-ROC & AUC(一).mp4
0 U+ f: |0 G3 x+ b$ R7 b├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.7、二分类问题-ROC & AUC(二).mp4( r6 m& _4 n3 S. Y& W2 }1 x% H; U5 {# f
├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.8、什么是好的分类(一).mp4) d7 D8 i& O# P% t& f
├─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
' _4 n1 m* Y+ B" C/ U9 t. P├─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
2 m- }3 U! T" {├─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).mp4  f4 x5 {+ q& Y" @  C4 P  t7 |$ h
├─9、课程:线性回归.12、预测的confidence interval 和 prediction interval(一).mp4
+ T: |9 A4 _; n( k$ p├─9、课程:线性回归.13、预测的confidence interval 和 prediction interval(二).mp4" k# k" J! U# D+ t7 n
├─9、课程:线性回归.14、预测的confidence interval 和 prediction interval(三).mp4
. r5 Z+ e: ]- H& ?* ^' d, I. n├─9、课程:线性回归.15、imbalanced问题.mp4. ~$ S6 [; m& f% K+ G$ z1 e, j' m
├─9、课程:线性回归.1、知识回顾.mp40 u$ Z- L& P2 p3 }9 U
├─9、课程:线性回归.2、为什么要使用线性回归?.mp42 o0 I, L9 K# W: ?
├─9、课程:线性回归.3、如何计算线性回归?(一).mp40 ~4 D6 k0 }. Y2 X& c
├─9、课程:线性回归.4、如何计算线性回归?(二).mp4
  b3 q6 i2 x. ^6 j. ]├─9、课程:线性回归.5、问题解答.mp4& Q1 L3 y- T, f; O# R4 y
├─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' h- f- r( u  M( p% B6 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).mp4
) A' |" f' _+ N: U2 |: r+ T├─9、课程:线性回归.8、线性回归参数估计的含义.mp40 g- ?: p" N1 T7 M6 ~- [6 g$ R
├─9、课程:线性回归.9、线性回归对数据的解释.mp4
' o' t& k3 ^4 h! N8 p(3)\PART3;目录中文件数:59个
4 S# O4 B" J! z0 B2 S( l& ^6 i├─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).mp4
7 l0 Z7 m  z' j# `6 t/ Z  V- K├─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
- D3 R# {  Z, v/ }├─10、课程:逻辑回归及应用.12、更进一步:从逻辑回归到SoftMax(一).mp4
( }7 B5 ^7 P4 E├─10、课程:逻辑回归及应用.13、更进一步:从逻辑回归到SoftMax(二).mp4
. M8 d4 P+ t$ u- ]6 j  i├─10、课程:逻辑回归及应用.2、如何计算信用分数.mp45 ?8 u! b% u- D9 t/ {0 Z6 i( h
├─10、课程:逻辑回归及应用.3、商家如何查看芝麻信用值?.mp4
7 L) p1 o/ Y% V% Y1 c! z├─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' `- ?* m+ Y" H; U. v, ?
├─10、课程:逻辑回归及应用.5、疑题解答.mp4
. P4 N2 f3 ]6 T  r7 W" X) H" z1 `├─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).mp46 r" V( d( e2 Y2 f- d! }1 A
├─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
8 `/ S0 r6 A( R: @# \9 J├─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
- j' S+ b0 Z' D; r  q; 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
$ x, Z2 ?# f4 }( k2 u├─11、课程:拟合与过拟合的定义.10、方差的分解(一).mp41 C1 w& j3 X) P* B$ M& B
├─11、课程:拟合与过拟合的定义.11、方差的分解(二).mp4
  G, }$ ~6 w8 Y" [8 o# H( L├─11、课程:拟合与过拟合的定义.12、Bias与Variance的分解.mp4
1 x+ B  L1 n! |├─11、课程:拟合与过拟合的定义.1、拟合与过拟合.mp4/ [3 d# @- p* e
├─11、课程:拟合与过拟合的定义.2、对抗过拟合(一).mp4
% e% P5 ^1 [2 {7 V  C" k  _# X% |6 c- c  U├─11、课程:拟合与过拟合的定义.3、对抗过拟合(二).mp4  P( b) V8 }) W, z$ {
├─11、课程:拟合与过拟合的定义.4、对抗过拟合(三).mp42 a9 R( i- `# T3 |
├─11、课程:拟合与过拟合的定义.5、Python实现(一).mp4- c9 ]9 D6 G! Q
├─11、课程:拟合与过拟合的定义.6、Python实现(二).mp44 M7 M& y3 I8 O9 m" `; J
├─11、课程:拟合与过拟合的定义.7、正则化Regularization.mp42 E9 _4 n0 G5 [4 A  m* t
├─11、课程:拟合与过拟合的定义.8、Ridge(一).mp4
7 A# |$ {  _% G& U( j├─11、课程:拟合与过拟合的定义.9、Ridge(二).mp4( a2 F* e/ S, o; n7 m
├─12、课程:决策树模型.10、Decision Tree_example1(六).mp4$ q2 K- s: p2 w
├─12、课程:决策树模型.11、Decision Tree_example1(七).mp4* N$ j+ ]# V/ m# N) o0 G+ A5 \3 R
├─12、课程:决策树模型.1、什么是决策树?.mp4  _. S$ L! x8 x% g( C1 I
├─12、课程:决策树模型.2、游戏中的决策树分析(一).mp4! P  Z1 t3 H6 u4 G2 u1 m
├─12、课程:决策树模型.3、游戏中的决策树分析(二).mp4
; Q; C; ^+ j. ^, f8 E├─12、课程:决策树模型.4、哪个问题分的最好?.mp41 B3 @$ B5 ~6 Q8 g
├─12、课程:决策树模型.5、Decision Tree_example1(一).mp4* x) g  ^' o( {6 o
├─12、课程:决策树模型.6、Decision Tree_example1(二).mp43 b3 {" h; F( h$ q0 K! x
├─12、课程:决策树模型.7、Decision Tree_example1(三).mp4
9 c/ s8 g: p& z( T6 I├─12、课程:决策树模型.8、Decision Tree_example1(四).mp4
1 h/ \; e" {, a, G├─12、课程:决策树模型.9、Decision Tree_example1(五).mp4, w7 y; ?/ O' t4 C& z
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.10、Replace.mp4( y, f1 t# R* R7 O4 R6 B0 s
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.11、Bagging (Bootstrap aggregating).mp4% ?- ?+ S/ x; \& p) Q( W3 T
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.12、Boosting and Ada boosting(一).mp46 W' Z2 d. X/ o/ a0 Q
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.13、Boosting and Ada boosting(二).mp4
/ n- H) T5 a- f├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.14、Gradient Boosting.mp4
. K& e! E. g# c# ?, k├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.1、Combining dataframes.mp4$ Z  }4 U( \' Z! Z9 a% r* L
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.2、Mapping.mp4
# h  c: m8 w4 v├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.3、Binning.mp4* A2 N( _9 O/ i. I  W5 X4 y
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.4、GroupBy On Dict and Series(一).mp4
) \" K6 ?5 s" n7 d6 `9 s7 u├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.5、GroupBy On Dict and Series(二).mp4
4 i5 Y3 D6 }- C) M' l├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.6、Merge(一).mp4' [& S( Q! G  ~2 O& L* m! I" L
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.7、Merge(二).mp47 r. i& T4 B& w. @9 k2 _
├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.8、Outliers.mp4
; g. F5 J& E. v8 f, E! @├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.9、Pivoting.mp4
& H' k5 I$ d# W├─14、课程:Airbnb 数据分析.1、Airbnb介绍.mp4
- z1 X( v: v$ h& D# T* z├─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* S4 L1 `2 x) r+ A
├─14、课程:Airbnb 数据分析.3、Airbnb_DataExploration(一).mp4% Y& T' g( _: q2 ?$ O% j" w, u
(4)\PART4;目录中文件数:56个
& |6 x% {3 u1 O& }5 u: Y) W; {7 k2 u/ m├─14、课程:Airbnb 数据分析.10、Modeling(一).mp4  w' V( ?( s' `5 N' K4 |; `4 a
├─14、课程:Airbnb 数据分析.11、Modeling(二).mp4
; O( c8 W1 [3 j4 S9 {& q├─14、课程:Airbnb 数据分析.4、Airbnb_DataExploration(二).mp4
  q$ D% H: g) R4 w5 i7 s├─14、课程:Airbnb 数据分析.5、Airbnb_DataExploration(三).mp49 a- m8 {) h# i3 ?$ q
├─14、课程:Airbnb 数据分析.6、Airbnb_FeatureEngineering(一).mp44 O( K2 W: a- M5 ~8 V; A" b& ^) X
├─14、课程:Airbnb 数据分析.7、Airbnb_FeatureEngineering(二).mp4* X- ]3 ^+ F1 I- K- l  n2 W1 `
├─14、课程:Airbnb 数据分析.8、Airbnb_FeatureEngineering(三).mp4
; v2 W" K4 K5 ~( h  T- h├─14、课程:Airbnb 数据分析.9、Airbnb_FeatureEngineering(四).mp4
, n2 n1 q& ^$ P" E( R5 \├─15、课程:支持向量机(SVM).10、支持向量机算法总结.mp4
  f' ^- Z1 t0 h/ ^0 ~1 c├─15、课程:支持向量机(SVM).11、代码实战(一).mp4
; w7 i$ [8 W$ @* P├─15、课程:支持向量机(SVM).12、代码实战(二).mp4
7 n! N( i/ S5 Q. G7 r2 s- l├─15、课程:支持向量机(SVM).13、代码实战(三).mp4
9 z& C  W! o  t8 R├─15、课程:支持向量机(SVM).1、支持向量机简介与历史(一).mp4
% y! K+ l; X. T9 m& d# t├─15、课程:支持向量机(SVM).2、支持向量机简介与历史(二).mp4
9 s! _3 W3 p7 L) ?5 w1 N! }2 D├─15、课程:支持向量机(SVM).3、支持向量机分类与回归(一).mp4& u, a  C: J7 x6 o9 d2 S1 G
├─15、课程:支持向量机(SVM).4、支持向量机分类与回归(二).mp4) Z/ v; _$ f6 ]; ^+ K
├─15、课程:支持向量机(SVM).5、支持向量机分类与回归(三).mp4
" [. W3 G0 Q- O, o├─15、课程:支持向量机(SVM).6、对偶问题.mp4
* Z; _7 `- Z6 w! b9 N% i├─15、课程:支持向量机(SVM).7、支持向量.mp4& r/ r. x' U( g  C( H
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(5)\PART5;目录中文件数:64个
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" K1 u) H9 C+ u" j: u% V7 E- g7 d├─18、课程:网络基础概述.12、如何找到API.mp4
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- _$ h# j6 a- J├─18、课程:网络基础概述.4、计算机网络知识普及(一).mp4* @: v, s4 Z  A; v
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├─18、课程:网络基础概述.7、静态网站和动态网站.mp4
& r' i: |9 ~; p/ n% J" I4 i( B2 P├─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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├─21、课程: 正则表达式.1、常见代码.mp4$ w' L7 R* V, X4 [! i- Y
├─21、课程: 正则表达式.2、基本语句(一).mp4
  [6 d3 Y1 v4 i; m( F$ U. G( j├─21、课程: 正则表达式.3、基本语句(二).mp4
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' c  w( W( ?( L) Y' @' E) ?* \├─21、课程: 正则表达式.5、分组.mp4
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(6)\PART6;目录中文件数:69个+ y; G6 c/ Y, o
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├─23、课程:搜集用户信息与数据整合.9、爬取用户信息(一).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
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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