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(价值399元)扣丁学堂 - Python核心教程之数据挖掘和人工智能

【5771】-(价值399元)扣丁学堂 - Python核心教程之数据挖掘和人工智能

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  • 资源简介:(价值399元)扣丁学堂 - Python核心教程之数据挖掘和人工智能
  • 详细描述

    (价值399元)扣丁学堂 - Python核心教程之数据挖掘和人工智能
     

    第1章Ipython与Numpy
    1-1 Ipython入门01 试听 29:34
    1-2 Ipython入门02 试听 32:48
    1-3 Ipython入门03 试听 27:51
    1-4 Numpy04 试听 18:01
    1-5 Numpy05 试听 20:09
    1-6 Numpy06 试听 29:04
    1-7 Numpy07 试听 21:12
    1-8 Numpy08 试听 23:14
    1-9 Numpy09 试听 18:02
    第2章DataFrame与Series
    2-1 Numpy01 21:38
    2-2 Numpy02 25:22
    2-3 Series03 25:46
    2-4 Series04 31:13
    2-5 Dataframe05 26:27
    2-6 Dataframe06 21:32
    2-7 Dataframe07 19:23
    2-8 Dataframe08 18:26
    第3章pandas数据处理一
    3-1 Pandas-数据丢失01 18:07
    3-2 Pandas-数据丢失02 25:53
    3-3 Numpy傅里叶03 29:03
    3-4 Pandas-多层索引04 26:52
    3-5 Pandas-多层索引05 31:09
    3-6 Pandas-数据合并Concat与append06 21:16
    3-7 Pandas-数据合并Concat与append07 19:33
    3-8 Pandas-merge08 24:32
    3-9 Pandas-merge09 26:19
    第4章pandas数据处理二与案例分析
    4-1 Pandas数据处理01 11:20
    4-2 Pandas数据处理02 31:34
    4-3 Pandas数据处理03 32:04
    4-4 Pandas数据处理04 28:21
    4-5 美国人口数据分析05 24:21
    4-6 美国人口数据分析06 25:24
    4-7 美国人口数据分析07 23:48
    4-8 苹果股价分析08 12:33
    4-9 苹果股价分析09 27:22
    第5章pandas绘图函数与scipy
    5-1 美国选举政治献金01 21:36
    5-2 美国选举政治献金02 21:53
    5-3 美国选举政治献金03 29:52
    5-4 Scipy04 16:41
    5-5 Scipy05 20:54
    5-6 Scipy06 25:36
    5-7 Scipy07 25:04
    5-8 Scipy08 29:01
    5-9 pandas绘图函数09 16:23
    5-10 pandas绘图函数10 25:03
    第6章matplotlib一
    6-1 Matplotlib01 23:05
    6-2 Matplotlib02 21:43
    6-3 Matplotlib03 25:07
    6-4 Matplotlib04 24:05
    6-5 Matplotlib05 18:45
    6-6 Matplotlib06 20:05
    6-7 Matplotlib07 25:26
    6-8 Matplotlib08 28:44
    6-9 Matplotlib09 27:27
    6-10 Matplotlib10 28:38
    第7章matplotlib二与城市气候案例分析
    7-1 Matplotlib2-01 31:23
    7-2 Matplotlib2-02 31:35
    7-3 Matplotlib2-03 28:22
    7-4 Matplotlib2-04 22:38
    7-5 城市气候与海洋关系05 14:48
    7-6 城市气候与海洋关系06 22:44
    7-7 城市气候与海洋关系07 29:14
    7-8 城市气候与海洋关系08 24:19
    7-9 pandas数据加载与透视表09 26:35
    7-10 pandas数据加载与透视表10 25:51
    第8章机器学习之KNN
    8-1 Knn-2分类01 24:09
    8-2 Knn-2分类02 26:32
    8-3 Knn-2分类03 16:42
    8-4 Knn04 22:01
    8-5 Knn05 23:07
    8-6 Knn06 20:52
    8-7 手写数字识别07 28:10
    8-8 手写数字识别08 29:12
    第9章机器学习之线性回归
    9-1 预测年收入knn01 21:40
    9-2 预测年收入knn02 25:18
    9-3 线性回归03 23:31
    9-4 线性回归04 19:04
    9-5 线性回归05 32:35
    9-6 线性回归06 24:11
    9-7 线性回归07 20:57
    9-8 线性回归08 19:02
    9-9 线性回归09 23:56
    9-10 线性回归10 24:39
    第10章机器学习之逻辑斯蒂回归与人脸自动补全
    10-1 逻辑斯蒂01 26:39
    10-2 逻辑斯蒂02 19:56
    10-3 逻辑斯蒂回归03 26:06
    10-4 人脸自动补全04 26:29
    10-5 人脸自动补全05 23:24
    10-6 人脸自动补全06 19:55
    第11章机器学习之贝叶斯与决策树
    11-1 决策树原理01 27:22
    11-2 决策树原理02 28:12
    11-3 决策树实例03 22:51
    11-4 决策树实例04 31:01
    11-5 贝叶斯原理05 19:53
    11-6 贝叶斯原理06 30:30
    11-7 贝叶斯实例07 24:42
    11-8 贝叶斯实例08 26:39
    第12章机器学习之KMeans与支持向量机
    12-1 Svm-线性01 31:15
    12-2 Svm-线性02 24:43
    12-3 Svm-rbf03 31:29
    12-4 Svm-回归04 29:52
    12-5 Svm-多种核函数应用05 19:44
    12-6 Kmeans-自动分类make Blobs06 17:39
    12-7 Kmeans-自动分类make Blobs07 17:12
    第13章机器学习之KMeans图片压缩与人脸识别
    13-1 KMeans-足球和常见错误01 23:33
    13-2 KMeans-足球和常见错误02 20:21
    13-3 KMeans-足球和常见错误03 23:47
    13-4 KMeans-图片压缩04 30:37
    13-5 KMeans-图片压缩05 28:09
    13-6 KMeans-图片压缩06 22:38
    13-7 人脸识别07 34:57
    13-8 人脸识别08 31:46
    13-9 人脸识别09 22:40
    13-10 人脸识别10 15:59
    第14章机器学习之数据降维
    14-1 KMeans压缩图片01 18:29
    14-2 汽车数据推荐度预测02 29:17
    14-3 手迹识别的降维算法03 21:48
    14-4 手迹识别的降维算法04 26:29
    14-5 10种事物识别05 30:20
    14-6 10种事物识别06 18:57
    第15章机器学习之TensorFlow
    15-1 TensorFlow基础操作01 24:37
    15-2 TensorFlow基础操作02 27:31
    15-3 TensorFlow入门03 26:39
    15-4 TensorFlow入门04 23:20
    15-5 TensorFlow线性回归05 23:05
    15-6 TensorFlow线性回归06 20:55

     
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