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Python核心教程之?dāng)?shù)據(jù)挖掘和人工智能

Ipython與Numpy

1 . Ipython入門(mén)01 29:34

2 . Ipython入門(mén)02 32:48

3 . Ipython入門(mén)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(guó)人口數(shù)據(jù)分析05 24:21

6 . 美國(guó)人口數(shù)據(jù)分析06 25:24

7 . 美國(guó)人口數(shù)據(jù)分析07 23:48

8 . 蘋(píng)果股價(jià)分析08 12:33

9 . 蘋(píng)果股價(jià)分析09 27:22

pandas繪圖函數(shù)與scipy

1 . 美國(guó)選舉政治獻(xiàn)金01 21:36

2 . 美國(guó)選舉政治獻(xiàn)金02 21:53

3 . 美國(guó)選舉政治獻(xiàn)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(guān)系05 14:48

6 . 城市氣候與海洋關(guān)系06 22:44

7 . 城市氣候與海洋關(guān)系07 29:14

8 . 城市氣候與海洋關(guān)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(jī)器學(xué)習(xí)之KNN

1 . Knn-2分類(lèi)01 24:09

2 . Knn-2分類(lèi)02 26:32

3 . Knn-2分類(lèi)03 16:42

4 . Knn04 22:01

5 . Knn05 23:07

6 . Knn06 20:52

7 . 手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別07 28:10

8 . 手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別08 29:12

機(jī)器學(xué)習(xí)之線性回歸

1 . 預(yù)測(cè)年收入knn01 21:40

2 . 預(yù)測(cè)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(jī)器學(xué)習(xí)之邏輯斯蒂回歸與人臉自動(dòng)補(bǔ)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(dòng)補(bǔ)全04 26:29

5 . 人臉自動(dòng)補(bǔ)全05 23:24

6 . 人臉自動(dòng)補(bǔ)全06 19:55

機(jī)器學(xué)習(xí)之貝葉斯與決策樹(shù)

1 . 決策樹(shù)原理01 27:22

2 . 決策樹(shù)原理02 28:12

3 . 決策樹(shù)實(shí)例03 22:51

4 . 決策樹(shù)實(shí)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(shí)例07 24:42

8 . 貝葉斯實(shí)例08 26:39

機(jī)器學(xué)習(xí)之KMeans與支持向量機(jī)

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(yīng)用05 19:44

6 . Kmeans-自動(dòng)分類(lèi)make Blobs06 17:39

7 . Kmeans-自動(dòng)分類(lèi)make Blobs07 17:12

機(jī)器學(xué)習(xí)之KMeans圖片壓縮與人臉識(shí)別

1 . KMeans-足球和常見(jiàn)錯(cuò)誤01 23:33

2 . KMeans-足球和常見(jiàn)錯(cuò)誤02 20:21

3 . KMeans-足球和常見(jiàn)錯(cuò)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(shí)別07 34:57

8 . 人臉識(shí)別08 31:46

9 . 人臉識(shí)別09 22:40

10 . 人臉識(shí)別10 15:59

機(jī)器學(xué)習(xí)之?dāng)?shù)據(jù)降維

1 . KMeans壓縮圖片01 18:29

2 . 汽車(chē)數(shù)據(jù)推薦度預(yù)測(cè)02 29:17

3 . 手跡識(shí)別的降維算法03 21:48

4 . 手跡識(shí)別的降維算法04 26:29

5 . 10種事物識(shí)別05 30:20

6 . 10種事物識(shí)別06 18:57

機(jī)器學(xué)習(xí)之TensorFlow

1 . TensorFlow基礎(chǔ)操作01 24:37

2 . TensorFlow基礎(chǔ)操作02 27:31

3 . TensorFlow入門(mén)03 26:39

4 . TensorFlow入門(mén)04 23:20

5 . TensorFlow線性回歸05 23:05

6 . TensorFlow線性回歸06 20:55