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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）0 Q, A- i# u. J2 F/ D
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。
4 I8 n7 R2 v& Y$ C0 S- k% X2 g
0 }+ z% w2 x9 s$ |课程目录
# x" _5 D/ U. C2 ^├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.10、安装决策树可视化工具Graphviz（二）.mp47 Y9 b6 g! H8 h0 P$ D
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.11、几个重要的工具包介绍（一）.mp4
4 N% E* l, l o2 n8 `$ d├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.12、几个重要的工具包介绍（二）.mp41 _8 e' C* H8 L' a* r
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.13、安装TensorFlow与Keras（一）.mp4' T4 Z' v. H. s' w4 i% ^8 F
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.14、安装TensorFlow与Keras（二）.mp4( j7 r% D' N; {( a/ M4 R, n+ C8 q
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.15、Jupyter notebook的基本使用技巧.mp4/ I/ ?+ f* V, h" K! h [
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.16、Markdown的基本技巧（一）.mp4! L- |! ^" O" |/ T4 c2 ]
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.17、Markdown的基本技巧（二）.mp4
! f, L. x- F# H5 B5 R├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.1、创建新的Python环境.mp4% U6 l0 ?" @, v
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.2、Python环境与版本（一）.mp4
% F0 S& i, y; J; t7 J f├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.3、Python环境与版本（二）.mp4) a" i2 Z- R m6 g; R
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.4、Python环境与版本（三）.mp4$ \: _5 w, k4 q8 k
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.5、Python环境与版本（四）.mp4
0 k2 w- Y8 n [' y├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.6、Python环境与版本（五）.mp4- u. L' }& i5 v) z+ n" t9 c
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.7、Python环境与版本（六）.mp4
9 t. B5 A- [3 _5 g# x) |├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.8、Python环境与版本（七）.mp45 ]% ]$ O- o6 P+ n0 \. Z7 x
├─1、课程：熟悉Jupyter notebook.9、安装决策树可视化工具Graphviz（一）.mp4
( S3 q" `- A6 j5 I9 Z├─2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.10、答疑（三）.mp4
0 `, s% K! e( Z& w) W& N$ X├─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! }- _( v7 q9 k% Y, U3 S1 a& E5 R3 m
├─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! c0 y% @5 t8 y( H3 u
├─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
1 s- y6 D7 [& l3 S5 S├─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
( D( ?' P; ]( q+ ~1 h! _ E├─2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.4、GitHub介绍及安装.mp49 W4 P- I- v% P
├─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）.mp46 `1 O+ v& Y/ Y7 K& M- |1 S
├─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
+ Y7 N* L/ T% ^3 R├─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 L- u; p, a" H9 [- `* X' R' V├─2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.8、答疑（一）.mp4# L1 X3 `( I/ ^, h1 z
├─2、课程：文献与代码管理工具及统计基础.9、答疑（二）.mp46 l* |# Q- h1 Q4 j; Z3 b; F# |
├─3、课程：Python基本数据类型.10、Python基本数据类型（一）.mp4
4 x# H& f6 H$ Z( J) M├─3、课程：Python基本数据类型.11、Python基本数据类型（二）.mp4: t& t7 D' S- w3 \! b
├─3、课程：Python基本数据类型.12、Python基本数据类型（三）.mp4& T5 g6 z* P/ M% {3 C( Y
├─3、课程：Python基本数据类型.13、Python基本数据类型（四）.mp4
: D" K: c5 k$ N├─3、课程：Python基本数据类型.14、Python基本数据类型（五）.mp40 r4 v1 W0 k# X6 d0 I1 o
├─3、课程：Python基本数据类型.15、Python基本数据类型（六）.mp48 P5 ?8 k# x; p+ t! D
├─3、课程：Python基本数据类型.16、Python基本数据类型（七）.mp43 B; Z r" u& G# x- A; |4 m6 F
├─3、课程：Python基本数据类型.17、Python基本数据类型（八）.mp4! r: b0 c; O9 M: W0 u0 o: k/ j
├─3、课程：Python基本数据类型.1、课程概述.mp4
# U! A8 S, ]9 u- j/ |* Q├─3、课程：Python基本数据类型.2、计算机语言与程序概述（一）.mp4. P3 [" ~$ o& G% I8 D
├─3、课程：Python基本数据类型.3、计算机语言与程序概述（二）.mp4
, d. l% {) g2 q; W6 {├─3、课程：Python基本数据类型.4、为什么需要编程语言.mp4
~0 Z" U% p# l2 m) b# [! y├─3、课程：Python基本数据类型.5、Python能做什么.mp4) H4 ~( m0 _1 H4 J6 a1 o: E1 `, X
├─3、课程：Python基本数据类型.6、课间答疑.mp4
6 q. x+ \0 u9 _/ |2 b. @├─3、课程：Python基本数据类型.7、Python2和Python3的区别.mp4
# \5 F i! f- @: |; s- B* p├─3、课程：Python基本数据类型.8、编程语言的元素.mp4
7 N3 Y7 K' Q7 `6 J4 ~% L0 _├─3、课程：Python基本数据类型.9、致敬 Hello World.mp4
+ P: J; ^: Y$ E# V$ U2 g├─4、课程：函数与Python基本数据结构.10、Python基本数据结构（一）.mp4
; O4 f" L [; H% i4 S. z' D: _% d├─4、课程：函数与Python基本数据结构.1、函数（一）.mp4
5 N3 F+ e3 _: E( c├─4、课程：函数与Python基本数据结构.2、函数（二）.mp4' ?+ n1 U/ c7 M- E9 H' f
├─4、课程：函数与Python基本数据结构.3、函数（三）.mp4
r: L, }% x) `├─4、课程：函数与Python基本数据结构.4、函数（四）.mp4" c( l3 d" C) D9 B& r0 _: b. y
├─4、课程：函数与Python基本数据结构.5、函数（五）.mp4
/ ]! H9 T4 c, B* S+ Y├─4、课程：函数与Python基本数据结构.6、Python编码结构（一）.mp4
' e3 f! B5 D: |! Q+ s+ R├─4、课程：函数与Python基本数据结构.7、Python编码结构（二）.mp4
8 I* R# e7 V8 _. U; H( i2 q" T x├─4、课程：函数与Python基本数据结构.8、Python编码结构（三）.mp4
* F8 W0 m* y1 G1 x; b├─4、课程：函数与Python基本数据结构.9、Python模块和程序包.mp4
) p g$ ~% ^0 y% K(2)\PART2；目录中文件数:67个
( O6 B8 p1 s6 P, P├─10、课程：逻辑回归及应用.1、逻辑回归与线性回归.mp4
$ K; T' A; n( S├─4、课程：函数与Python基本数据结构.11、Python基本数据结构（二）.mp4% m4 g6 |; t: L0 w
├─4、课程：函数与Python基本数据结构.12、Python基本数据结构（三）.mp4
7 L7 O+ W$ E- v├─5、课程：Numpy的基本操作.11、Save and Load Array.mp4
9 P$ R0 f. [: p9 v% P5 \├─5、课程：Numpy的基本操作.1、Introduction to Numpy.mp4* G" n9 g( r1 F4 W1 @5 G% `) k$ r( l
├─5、课程：Numpy的基本操作.2、Create Arrays.mp4) n6 {4 ?0 a+ f) ?9 B n8 ~
├─5、课程：Numpy的基本操作.3、Basic Operations of Arrays.mp4
4 f0 [$ p! {/ I/ p* c. u2 L c- c6 a├─5、课程：Numpy的基本操作.4、lndexing ，Slicing and Iterating（一）.mp4
/ P, v1 z* y& V6 N$ e├─5、课程：Numpy的基本操作.5、lndexing ，Slicing and Iterating（二）.mp43 u2 j7 C0 H) T, @$ I- e
├─5、课程：Numpy的基本操作.6、lndexing ，Slicing and Iterating（三）.mp4. v, J- K4 _# E/ s, Y+ t
├─5、课程：Numpy的基本操作.7、Matrix Operations --（一）.mp4
2 t4 G; K+ x t7 H( m) q2 y. Y" t& d├─5、课程：Numpy的基本操作.8、Matrix Operations --（二）.mp4* {% K, i$ B3 e% y- A+ l- o8 e
├─5、课程：Numpy的基本操作.9、Array processing（一）.mp4
& v7 h. I. J% o├─6、课程：Pandas的基本操作.10、Slice Data（二）.mp4$ ?2 j; d/ I- U5 \' I6 r( `; t
├─6、课程：Pandas的基本操作.11、Data Alignment.mp4
1 v7 ]' T: @8 i' i├─6、课程：Pandas的基本操作.12、Rank and Sort.mp4
7 p7 W: U, x; d1 w├─6、课程：Pandas的基本操作.1、Series.mp4- E. M9 |; Q( K' j; C! q
├─6、课程：Pandas的基本操作.2、DataFrame+Titanic Example（一）.mp4
4 i( K% O# l. n6 c├─6、课程：Pandas的基本操作.3、DataFrame+Titanic Example（二）.mp4
2 ]2 Y9 y1 K7 @├─6、课程：Pandas的基本操作.4、DataFrame+Titanic Example（三）.mp4' X# n; e- t ^6 r5 r5 u
├─6、课程：Pandas的基本操作.5、DataFrame+Titanic Example（四）.mp4: ~+ [8 Q( M& {: L
├─6、课程：Pandas的基本操作.6、Index Objects.mp4
8 D& W* f1 T+ D7 i x├─6、课程：Pandas的基本操作.7、Reindex.mp4
, U$ E; [, v) R- t* _, ?├─6、课程：Pandas的基本操作.9、Slice Data（一）.mp4$ m* f9 `- ~: Z) J4 _2 l9 o
├─7、课程：Matplotlib的基本操作.1、Matplotlib（一）.mp4
L4 W7 R! }2 s+ a- F, @! w% M! U├─7、课程：Matplotlib的基本操作.2、Matplotlib（二）.mp45 v" M0 \2 y0 x1 \+ U( A0 R7 d* k
├─7、课程：Matplotlib的基本操作.3、Matplotlib（三）.mp4
) y$ H+ {- F* e4 P7 Q2 u├─7、课程：Matplotlib的基本操作.4、Matplotlib（四）.mp4
% V$ ?9 ]9 d }7 I; O1 M( v├─7、课程：Matplotlib的基本操作.5、Matplotlib（五）.mp4
3 g& n- Z, G7 J h" O1 P├─7、课程：Matplotlib的基本操作.6、Aggregation（一）.mp4
^6 @ x7 Y0 D) Y. ?5 d├─7、课程：Matplotlib的基本操作.7、Aggregation（二）.mp4
1 ?4 H/ s! Q7 W+ E: d: v├─7、课程：Matplotlib的基本操作.8、Aggregation（三）.mp4
0 j: Q& c" k8 ?) z( L, z- b) R: X├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.10、二分类问题-F1-score.mp4, s# \- d$ e5 \- C# o% H% k
├─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' p, g& x5 ^7 K: z- f" y
├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.12、imbalanced问题（一）.mp4
\2 W% d8 y, {3 A2 Z1 B- {├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.13、imbalanced问题（二）.mp4- \- h) V/ s8 A
├─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？.mp49 E) Z7 @/ Z. I& ^+ S: |. z
├─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）.mp47 l8 q* |8 Q8 T6 n( |5 D" k3 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( @" M0 }. _2 P
├─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
+ S6 L3 H4 a' w7 W" N! r├─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
0 L+ a6 \2 a8 M6 q; i├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.6、二分类问题-ROC & AUC（一）.mp4" x' ~1 o+ c6 ^6 P% U/ {1 s
├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.7、二分类问题-ROC & AUC（二）.mp4. M$ l" c6 g. G8 ]+ I
├─8、课程：什么是好的模型结果-cost function.8、什么是好的分类（一）.mp4
6 [4 A s. D% R' c├─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! C g/ ^# N; ?/ Q! `
├─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+ v- v+ ` {) Z K( U% ^: z( V
├─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
$ y1 q8 O5 \( u, z; L9 ^├─9、课程：线性回归.12、预测的confidence interval 和 prediction interval（一）.mp4
2 {4 {: `& U7 j0 Y& L& {0 R├─9、课程：线性回归.13、预测的confidence interval 和 prediction interval（二）.mp4
2 O4 h4 `0 o- y├─9、课程：线性回归.14、预测的confidence interval 和 prediction interval（三）.mp4( J# m' J: Y+ I. I0 s
├─9、课程：线性回归.15、imbalanced问题.mp49 |. u4 t; L2 S7 S8 o2 M" V
├─9、课程：线性回归.1、知识回顾.mp43 s; h4 @! P' `5 C4 k
├─9、课程：线性回归.2、为什么要使用线性回归？.mp4
( D# Z. @: s! w, X# P& K) b├─9、课程：线性回归.3、如何计算线性回归？（一）.mp4/ n) s) \4 f5 v
├─9、课程：线性回归.4、如何计算线性回归？（二）.mp4
/ L) L4 b9 ^5 e- ^; N& d5 G' D├─9、课程：线性回归.5、问题解答.mp4
/ [+ P9 O: P0 g# H; c8 n- M" M# n: Q8 `├─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* s! S5 [' \# l5 o+ M9 p o6 _
├─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+ W' l. q/ [! B2 z5 { m
├─9、课程：线性回归.8、线性回归参数估计的含义.mp4( n% D) s/ d. k/ O
├─9、课程：线性回归.9、线性回归对数据的解释.mp4( x7 g% x# ~) X% s0 |6 v
(3)\PART3；目录中文件数:59个7 h$ `) e/ }" ]$ Q, a# p5 `
├─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
, e- t# V. m& X$ \' @├─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- d& C) q: \( g, Y- R) p
├─10、课程：逻辑回归及应用.12、更进一步：从逻辑回归到SoftMax（一）.mp4
+ Z W7 V' Z" `: u$ b7 a; z/ p├─10、课程：逻辑回归及应用.13、更进一步：从逻辑回归到SoftMax(二).mp4
. Y7 M/ G7 O9 y7 @├─10、课程：逻辑回归及应用.2、如何计算信用分数.mp4) V. M* p. G, ^+ B' e
├─10、课程：逻辑回归及应用.3、商家如何查看芝麻信用值？.mp4
5 e. r- a" d/ T6 ]3 y6 F* n0 w├─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
/ q# Q* P& b- Z├─10、课程：逻辑回归及应用.5、疑题解答.mp4( J! H, W# z$ l6 P7 }8 {
├─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
O: {) h% v. | j├─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* d) l& G3 T! j0 B
├─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
) V$ x* ]( \4 ?& z2 h├─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. T$ a4 L3 T1 p, _$ {
├─11、课程：拟合与过拟合的定义.10、方差的分解（一）.mp4
+ K3 v8 j+ s: E: x9 K├─11、课程：拟合与过拟合的定义.11、方差的分解（二）.mp4! ]- J2 G c) d& m% ~
├─11、课程：拟合与过拟合的定义.12、Bias与Variance的分解.mp4
1 v) d; S7 L2 R5 q% H7 O/ j) @7 D├─11、课程：拟合与过拟合的定义.1、拟合与过拟合.mp4! _! ` o) [$ Y+ \1 e% ^
├─11、课程：拟合与过拟合的定义.2、对抗过拟合（一）.mp48 c7 C0 i1 P: U, @5 ?6 n
├─11、课程：拟合与过拟合的定义.3、对抗过拟合（二）.mp4& k; O: T$ h" }; f
├─11、课程：拟合与过拟合的定义.4、对抗过拟合（三）.mp4
& ^8 b5 F& G4 I$ G4 J$ |├─11、课程：拟合与过拟合的定义.5、Python实现（一）.mp4, X4 ^2 t9 g! j8 g. h
├─11、课程：拟合与过拟合的定义.6、Python实现（二）.mp4
; m, A' e& A, S1 n4 v" ~6 K7 j├─11、课程：拟合与过拟合的定义.7、正则化Regularization.mp4
2 d, E8 N2 D, N! C0 O, o$ d├─11、课程：拟合与过拟合的定义.8、Ridge（一）.mp4$ W& t$ F2 E& F* e1 L: t
├─11、课程：拟合与过拟合的定义.9、Ridge（二）.mp4
. R+ Z" v7 {) }9 f' p├─12、课程：决策树模型.10、Decision Tree_example1（六）.mp4
' y4 v" f! H; S- [* J8 H; T* ?├─12、课程：决策树模型.11、Decision Tree_example1（七）.mp4/ D9 C" _4 J: @4 U8 J% C5 z0 U) H1 `
├─12、课程：决策树模型.1、什么是决策树？.mp49 @0 o: l6 v2 [ ]# X
├─12、课程：决策树模型.2、游戏中的决策树分析（一）.mp4
q, E8 w; ]! R; ~8 f( w├─12、课程：决策树模型.3、游戏中的决策树分析（二）.mp46 C$ Q; w- `* K& Y, B$ ~9 r
├─12、课程：决策树模型.4、哪个问题分的最好？.mp49 z, B: D+ k2 H Q: J. X" O
├─12、课程：决策树模型.5、Decision Tree_example1（一）.mp4
; u3 A' k5 |6 M" @% m├─12、课程：决策树模型.6、Decision Tree_example1（二）.mp4
3 ?6 c5 {7 v3 x: I5 o1 }; v: _├─12、课程：决策树模型.7、Decision Tree_example1（三）.mp45 l2 Q7 b: w e% ^* y; b
├─12、课程：决策树模型.8、Decision Tree_example1（四）.mp4
Y% m4 o- K( _, g! P# U2 N a├─12、课程：决策树模型.9、Decision Tree_example1（五）.mp4
! d- h- F# \0 n! o0 H├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.10、Replace.mp45 Q/ x! i" w* q
├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.11、Bagging (Bootstrap aggregating).mp4" z- n8 U$ c0 \; p
├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.12、Boosting and Ada boosting（一）.mp49 p( D, L4 h* v {5 b g1 }" \( `
├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.13、Boosting and Ada boosting（二）.mp4: s% h, X& N) X3 V
├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.14、Gradient Boosting.mp4
0 x9 b8 ]' Q o/ v6 b├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.1、Combining dataframes.mp4
1 Q% l" |5 H' y. B├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.2、Mapping.mp4
" z6 j/ E+ O' m, A├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.3、Binning.mp4
2 K3 h7 r3 m$ I6 h├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.4、GroupBy On Dict and Series（一）.mp4
( _6 ^9 S! a- ?* S1 i5 Q├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.5、GroupBy On Dict and Series（二）.mp4: r+ O X6 K. Q7 h) D* r
├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.6、Merge（一）.mp4 A) P0 o7 J% _( e
├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.7、Merge（二）.mp4
" g, Q# K1 o, q! N3 e% r' Z- t├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.8、Outliers.mp4# j; \6 u/ x7 j. l
├─13、课程：Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.9、Pivoting.mp4
2 D' W& ~' ^3 J T5 ^) T: z├─14、课程：Airbnb 数据分析.1、Airbnb介绍.mp4$ o @( D3 V2 c& r& F2 b- T' 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
, z! j- q! v7 p: w1 I e├─14、课程：Airbnb 数据分析.3、Airbnb_DataExploration（一）.mp4" |$ b, Y( B) F$ V' B M
(4)\PART4；目录中文件数:56个
6 @. F* e' j. }- \5 F├─14、课程：Airbnb 数据分析.10、Modeling（一）.mp4
1 R3 ~' I: _6 T% R0 d& Z├─14、课程：Airbnb 数据分析.11、Modeling（二）.mp4
* K# m2 N4 J7 f7 r# @6 w7 w+ e. L├─14、课程：Airbnb 数据分析.4、Airbnb_DataExploration（二）.mp4' h4 E0 m$ V6 I6 M- Q
├─14、课程：Airbnb 数据分析.5、Airbnb_DataExploration（三）.mp4
7 u, G! m4 z; A0 S4 f0 n% h├─14、课程：Airbnb 数据分析.6、Airbnb_FeatureEngineering（一）.mp4% `- J2 j$ j# r6 R
├─14、课程：Airbnb 数据分析.7、Airbnb_FeatureEngineering（二）.mp4
# f2 m0 g, K8 J4 G) O├─14、课程：Airbnb 数据分析.8、Airbnb_FeatureEngineering（三）.mp4
7 T6 K# S+ P0 _/ X1 P5 u├─14、课程：Airbnb 数据分析.9、Airbnb_FeatureEngineering（四）.mp4$ Q& E* z0 ^0 y: l J( V* N
├─15、课程：支持向量机（SVM）.10、支持向量机算法总结.mp4
& ], u" _" I" F1 u: l S4 ~( b├─15、课程：支持向量机（SVM）.11、代码实战（一）.mp4
. v+ `; J, W2 g _: B$ w├─15、课程：支持向量机（SVM）.12、代码实战（二）.mp4
$ B+ g2 u5 h6 J) C2 d├─15、课程：支持向量机（SVM）.13、代码实战（三）.mp4- Q$ A' V% w9 M. s$ ^
├─15、课程：支持向量机（SVM）.1、支持向量机简介与历史（一）.mp4
0 Y! j4 W1 C$ K: A b├─15、课程：支持向量机（SVM）.2、支持向量机简介与历史（二）.mp4
9 |$ C' W* ]- P8 i9 S├─15、课程：支持向量机（SVM）.3、支持向量机分类与回归（一）.mp4& z+ l1 \# H" l6 n- f& m5 j
├─15、课程：支持向量机（SVM）.4、支持向量机分类与回归（二）.mp4# a9 x% Z/ t* E" S
├─15、课程：支持向量机（SVM）.5、支持向量机分类与回归（三）.mp4! g% I" L4 O3 [" R- V
├─15、课程：支持向量机（SVM）.6、对偶问题.mp48 X6 a+ N8 a( X) g( {
├─15、课程：支持向量机（SVM）.7、支持向量.mp4
/ H& ^4 I( A; z& |( |& I├─15、课程：支持向量机（SVM）.8、核函数.mp4& Q Z2 R- a6 W6 X# Q7 T
├─15、课程：支持向量机（SVM）.9、正则化与软间隔.mp4
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(6)\PART6；目录中文件数:69个0 N5 y7 s7 q9 j2 Q6 l0 v
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