欧美成人午夜免费全部完,亚洲午夜福利精品久久,а√最新版在线天堂,另类亚洲综合区图片小说区,亚洲欧美日韩精品色xxx

Python核心教程之數(shù)據(jù)挖掘和人工智能

Ipython與Numpy
1 . Ipython入門01 29:34
2 . Ipython入門02 32:48
3 . Ipython入門03 27:51
4 . Numpy04 18:01
5 . Numpy05 20:09
6 . Numpy06 29:04
7 . Numpy07 21:12
8 . Numpy08 23:14
9 . Numpy09 18:02
DataFrame與Series
1 . Numpy01 21:38
2 . Numpy02 25:22
3 . Series03 25:46
4 . Series04 31:13
5 . Dataframe05 26:27
6 . Dataframe06 21:32
7 . Dataframe07 19:23
8 . Dataframe08 18:26
pandas數(shù)據(jù)處理一
1 . Pandas-數(shù)據(jù)丟失01 18:07
2 . Pandas-數(shù)據(jù)丟失02 25:53
3 . Numpy傅里葉03 29:03
4 . Pandas-多層索引04 26:52
5 . Pandas-多層索引05 31:09
6 . Pandas-數(shù)據(jù)合并Concat與append06 21:16
7 . Pandas-數(shù)據(jù)合并Concat與append07 19:33
8 . Pandas-merge08 24:32
9 . Pandas-merge09 26:19
pandas數(shù)據(jù)處理二與案例分析
1 . Pandas數(shù)據(jù)處理01 11:20
2 . Pandas數(shù)據(jù)處理02 31:34
3 . Pandas數(shù)據(jù)處理03 32:04
4 . Pandas數(shù)據(jù)處理04 28:21
5 . 美國人口數(shù)據(jù)分析05 24:21
6 . 美國人口數(shù)據(jù)分析06 25:24
7 . 美國人口數(shù)據(jù)分析07 23:48
8 . 蘋果股價分析08 12:33
9 . 蘋果股價分析09 27:22
pandas繪圖函數(shù)與scipy
1 . 美國選舉政治獻金01 21:36
2 . 美國選舉政治獻金02 21:53
3 . 美國選舉政治獻金03 29:52
4 . Scipy04 16:41
5 . Scipy05 20:54
6 . Scipy06 25:36
7 . Scipy07 25:04
8 . Scipy08 29:01
9 . pandas繪圖函數(shù)09 16:23
10 . pandas繪圖函數(shù)10 25:03
matplotlib一
1 . Matplotlib01 23:05
2 . Matplotlib02 21:43
3 . Matplotlib03 25:07
4 . Matplotlib04 24:05
5 . Matplotlib05 18:45
6 . Matplotlib06 20:05
7 . Matplotlib07 25:26
8 . Matplotlib08 28:44
9 . Matplotlib09 27:27
10 . Matplotlib10 28:38
matplotlib二與城市氣候案例分析
1 . Matplotlib2-01 31:23
2 . Matplotlib2-02 31:35
3 . Matplotlib2-03 28:22
4 . Matplotlib2-04 22:38
5 . 城市氣候與海洋關系05 14:48
6 . 城市氣候與海洋關系06 22:44
7 . 城市氣候與海洋關系07 29:14
8 . 城市氣候與海洋關系08 24:19
9 . pandas數(shù)據(jù)加載與透視表09 26:35
10 . pandas數(shù)據(jù)加載與透視表10 25:51
機器學習之KNN
1 . Knn-2分類01 24:09
2 . Knn-2分類02 26:32
3 . Knn-2分類03 16:42
4 . Knn04 22:01
5 . Knn05 23:07
6 . Knn06 20:52
7 . 手寫數(shù)字識別07 28:10
8 . 手寫數(shù)字識別08 29:12
機器學習之線性回歸
1 . 預測年收入knn01 21:40
2 . 預測年收入knn02 25:18
3 . 線性回歸03 23:31
4 . 線性回歸04 19:04
5 . 線性回歸05 32:35
6 . 線性回歸06 24:11
7 . 線性回歸07 20:57
8 . 線性回歸08 19:02
9 . 線性回歸09 23:56
10 . 線性回歸10 24:39
機器學習之邏輯斯蒂回歸與人臉自動補全
1 . 邏輯斯蒂01 26:39
2 . 邏輯斯蒂02 19:56
3 . 邏輯斯蒂回歸03 26:06
4 . 人臉自動補全04 26:29
5 . 人臉自動補全05 23:24
6 . 人臉自動補全06 19:55
機器學習之貝葉斯與決策樹
1 . 決策樹原理01 27:22
2 . 決策樹原理02 28:12
3 . 決策樹實例03 22:51
4 . 決策樹實例04 31:01
5 . 貝葉斯原理05 19:53
6 . 貝葉斯原理06 30:30
7 . 貝葉斯實例07 24:42
8 . 貝葉斯實例08 26:39
機器學習之KMeans與支持向量機
1 . Svm-線性01 31:15
2 . Svm-線性02 24:43
3 . Svm-rbf03 31:29
4 . Svm-回歸04 29:52
5 . Svm-多種核函數(shù)應用05 19:44
6 . Kmeans-自動分類make Blobs06 17:39
7 . Kmeans-自動分類make Blobs07 17:12
機器學習之KMeans圖片壓縮與人臉識別
1 . KMeans-足球和常見錯誤01 23:33
2 . KMeans-足球和常見錯誤02 20:21
3 . KMeans-足球和常見錯誤03 23:47
4 . KMeans-圖片壓縮04 30:37
5 . KMeans-圖片壓縮05 28:09
6 . KMeans-圖片壓縮06 22:38
7 . 人臉識別07 34:57
8 . 人臉識別08 31:46
9 . 人臉識別09 22:40
10 . 人臉識別10 15:59
機器學習之數(shù)據(jù)降維
1 . KMeans壓縮圖片01 18:29
2 . 汽車數(shù)據(jù)推薦度預測02 29:17
3 . 手跡識別的降維算法03 21:48
4 . 手跡識別的降維算法04 26:29
5 . 10種事物識別05 30:20
6 . 10種事物識別06 18:57
機器學習之TensorFlow
1 . TensorFlow基礎操作01 24:37
2 . TensorFlow基礎操作02 27:31
3 . TensorFlow入門03 26:39
4 . TensorFlow入門04 23:20
5 . TensorFlow線性回歸05 23:05
6 . TensorFlow線性回歸06 20:55
問題評論
全部評論   共條 我要評論
課件下載

請購買課程后獲取提取碼

下載本課程課件、源碼、資料

微信
微博
15311698296

全國免費咨詢熱線

郵箱：codingke@1000phone.com

官方群：148715490

北京扣丁在線科技有限公司版權所有   北京市海淀區(qū)寶盛北里西區(qū)28號中關村智誠科創(chuàng)大廈411層
京ICP備2021002079號-2   Copyright ? 2017 - 2022

京公網安備 11010802030908號
分享