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人工智能教程收藏系列_抢_共:8.66GB
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文件创建时间:
2020-7-5 12:48:56
目录:【人工智能教程】
目录:【人工智能教程】
新思维PLUSPython数据分析和机器学习_人工智能教程.txt
目录:【人工智能教程/第一阶段:Python数据分析与建模库】
目录:【人工智能教程/第三阶段:机器学习案例实战】
目录:【人工智能教程/第二阶段:机器学习经典算法】
目录:【人工智能教程/第一阶段:Python数据分析与建模库/05Sea波rn可视化库】
9.分类属性绘图.mp4
8.多变量分析绘图_.mp4
7.回归分析绘图.mp4
6.单变量分析绘图_.mp4
5.调色板颜色设置_.mp4
4.调色板.mp4
3.风格细节设置.mp4
2.整体布局风格设置.mp4
12.热度图绘制.mp4
11.Facetgrid绘制多变量.mp4
10.Facetgrid使用方法.mp4
1.课程简介.mp4
目录:【人工智能教程/第一阶段:Python数据分析与建模库/04可视化库Matplotlib】
5.细节设置.mp4
4.柱形图与盒图.mp4
3.条形图与散点图_.mp4
2.子图操作.mp4
1.折线图.mp4
目录:【人工智能教程/第一阶段:Python数据分析与建模库/03数据分析处理库Pandas】
4.Series结构_.mp4
3.常用函数.mp4
2.数据预处理.mp4
1.数据读取.mp4
目录:【人工智能教程/第一阶段:Python数据分析与建模库/02科学计算库Numpy】
5.常用函数.mp4
4.矩阵操作_.mp4
3.矩阵属性.mp4
2.基本操作.mp4
1.数据结构.mp4
目录:【人工智能教程/第一阶段:Python数据分析与建模库/01Python快速入门】
9.文件处理.mp4
8._字_典_.mp4
7.判断结构.mp4
6.循环结构.mp4
5.List索引_.mp4
4.LIST基础.mp4
3.变量类型_.mp4
2.Python快速入门.mp4
10.函数基础.mp4
1.系列课程环境配置.mp4
目录:【人工智能教程/第三阶段:机器学习案例实战/10探索性数据分析农粮数据分析】
7.变量关系可视化展示.mp4
6.数据分析维度.mp4
5.数据对数变换.mp4
4.峰度与偏度.mp4
3.单变量分析.mp4
2.数据切片分析.mp4
1.数据背景简介_.mp4
目录:【人工智能教程/第三阶段:机器学习案例实战/09探索性数据分析赛事数据集分析】
9.红牌和肤色的关系.mp4
8.报表可视化分析.mp4
7.多特征之间关系分析.mp4
6.特征可视化展示.mp4
5.缺失值可视化分析_.mp4
4.数据切分模块.mp4
3.数据读取与预处理.mp4
2.数据背景介绍.mp4
1.开场(1).mp4
目录:【人工智能教程/第三阶段:机器学习案例实战/08Gensim中文词向量建模】
4.测试模型相似度结果.mp4
3.Gensim构造word2vec模型.mp4
2.维基_百[]科_中文数据处理.mp4
1.使用Gensim库构造词向量.mp4
目录:【人工智能教程/第三阶段:机器学习案例实战/07MNIST手写字体识别】
5.训练网络模型.mp4
4.构造网络结构_.mp4
3.卷积简介.mp4
2.tensorflow参数.mp4
1.神经网络模型概述.mp4
目录:【人工智能教程/第三阶段:机器学习案例实战/06TensorFlow框架】
9.卷积神经网络模型.mp4
8.完成神经网络.mp4
7.神经网络模型.mp4
6.逻辑回归迭代.mp4
5.逻辑回归框架_.mp4
4.线性回归模型.mp4
3.变量练习.mp4
2.变量_.mp4
10.卷积神经网络参数.mp4
目录:【人工智能教程/第三阶段:机器学习案例实战/05时间序列案例实战】
6.维基_百[]科_词条EDA.mp4
5.使用tsfresh库进行分类任务.mp4
4.股票预测案例.mp4
3.Pandas滑动窗口.mp4
2.Pandas数据重采样_.mp4
1.Pandas生成时间序列.mp4
目录:【人工智能教程/第三阶段:机器学习案例实战/04Kaggle竞赛案例泰坦尼克获救预测】
5.特征选择.mp4
4.随机森林模型.mp4
3.回归模型.mp4
2.数据预处理_.mp4
1.数据介绍.mp4
目录:【人工智能教程/第三阶段:机器学习案例实战/03Python文本数据分析】
6.基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4
5.LDA建模.mp4
4.TFIDF关键词提取_.mp4
3.新闻数据与任务简介.mp4
2.相似度计算_.mp4
1.文本分析与关键词提取.mp4
目录:【人工智能教程/第三阶段:机器学习案例实战/02案例实战信用卡欺诈检.测】
9.逻辑回归阈值对结果的影响.mp4
8.混淆矩阵.mp4
7.逻辑回归模型_.mp4
6.正则化惩罚.mp4
5.模型评估方法_.mp4
4.交叉验证.mp4
3.下采样策略.mp4
2.样本不均衡解决方案.mp4
10.smOTE样本生成策略.mp4
1.案例背景和目标.mp4
目录:【人工智能教程/第三阶段:机器学习案例实战/01使用Python分析科比生涯数据】
3.建模_.mp4
2.数据预处理(1).mp4
1.科比数据集简介.mp4
目录:【人工智能教程/第二阶段:机器学习经典算法/12Word2Vec】
9.C波W求解目标.mp4
8.C波W模型实例_.mp4
7.HierarchicalSoftmax.mp4
6.神经网络模型.mp4
5.词向量.mp4
4.Ngram模型.mp4
3.语言模型.mp4
2.自然语言处理与深度学习.mp4
11.负采样模型.mp4
10.锑度上升求解_.mp4
1.开篇.mp4
目录:【人工智能教程/第二阶段:机器学习经典算法/11推荐系统】
9.模型评估标准.mp4
8.隐语义模型求解.mp4
7.隐语义模型.mp4
6.基于物品的协同过滤.mp4
5.基于用户的协同过滤.mp4
4.相似度计算.mp4
3.推荐系统要完成的任务.mp4
2.推荐系统应用_.mp4
1.开场_.mp4
目录:【人工智能教程/第二阶段:机器学习经典算法/10聚类算法】
3.特征工程2.mp4
2.使用Kmeans进行图像压缩.mp4
1.聚类算法概述.mp4
目录:【人工智能教程/第二阶段:机器学习经典算法/09PCA降维与SVD矩阵分解】
4.SVD推荐系统_.mp4
3.SVD原理.mp4
2.PCA降维实例.mp4
1.PCA问题.mp4
目录:【人工智能教程/第二阶段:机器学习经典算法/08神经网络架构】
4.感受神经网络的强大.mp4
3.过拟合解决方案.mp4
2.实例演示_.mp4
1.整体架构.mp4
目录:【人工智能教程/第二阶段:机器学习经典算法/07神经网络基础】
9.最优化形象解读.mp4
8.softmax分类器.mp4
7.正则化惩罚项_.mp4
6.损失函数.mp4
5.线性分类_.mp4
4.超参数与交叉验证.mp4
3.用K近邻来进行分类.mp4
2.挑战与常规套路.mp4
11.反向传播.mp4
10.最优化问题细节.mp4
1.深度学习概述.mp4
目录:【人工智能教程/第二阶段:机器学习经典算法/06时间序列AIRMA模型】
5.参数选择.mp4
4.建立ARIMA模型.mp4
3.相关函数评估方法.mp4
2.ARIMA模型.mp4
1.数据平稳性与差分法_.mp4
目录:【人工智能教程/第二阶段:机器学习经典算法/05支持向量机算法】
7.核函数变换.mp4
6.软间隔支持向量机_.mp4
5.支持向量的作用.mp4
4.支持向量机求解例子.mp4
3.支持向量机目标函数求解_.mp4
2.支持向量机求解目标.mp4
1.支持向量机要解决的问题.mp4
目录:【人工智能教程/第二阶段:机器学习经典算法/04Xg波ost】
7.Ada波ost算法概述.mp4
6.xg波ost实战演示.mp4
5.xg波ost安装_.mp4
4.xg波ost求解实例.mp4
3.xg波ost目标函数推导.mp4
2.xg波ost基本原理.mp4
1.集成思想.mp4
目录:【人工智能教程/第二阶段:机器学习经典算法/03贝叶斯算法】
5.贝叶斯实现拼写检查器.mp4
4.垃圾邮件过滤实例.mp4
3.贝叶斯拼写纠错实例_.mp4
2.贝叶斯推导实例.mp4
1.贝叶斯算法概述.mp4
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