【百度】人工智能机器学习第四期视频课，包括Python入门、数据分析处理、可视化等【外部】

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文件名称：	【百度】人工智能机器学习第四期视频课，包括Python入门、数据分析处理、可视化等【外部】
文件总数量：	1280条
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文件创建时间：

    01-16-模块与包.ts28.98M
    13-5-模型解释.ts45.28M
    05-5-牛顿-莱布尼茨公式.ts32.60M
    06-6-效率对比分析.ts59.63M
    02-数据分析处理库-Pandas
    02-2-过滤筛选因子指标数据.ts27.83M
    11-回归分析
    05-5-NLTK工具包简介.ts36.13M
    08-8-卡方检验.ts60.31M
    05-4-基于用户的协同过滤.ts16.30M
    08-8-离散属X特征处理.ts37.44M
    05-5-贝叶斯推导实例.ts13.36M
    18-Tensorflow自己打造word2vec
    01-1-数据与任务目标分析.ts35.12M
    11-11-手写字体识别数据集.ts44.86M
    01-9-字典基础定义.ts17.50M
    03-3-KMEANS迭代可视化展示.ts27.23M
    07-7-前向传播整体流程.ts44.21M
    04-4-Python简介
    05-5-参数求解.ts35.51M
    01-1-深度学习要解决的问题.ts23.08M
    01-3-Notebook工具使用.ts64.51M
    06-6-梯度下降通俗解释.ts24.30M
    第12章：因子策略选股实例
    09-8-List核心操作
    06-6-DBSCAN可视化展示.ts28.39M
    第19章：Matplotlib工具包实战
    01-19-类的基本定义.ts28.69M
    02-神经网络整体架构
    07-7-完成全部算法流程.ts34.33M
    06-6-对象操作.ts27.50M
    10-9-加载模型进行测试.ts57.97M
    01-项目实战-交易数据异常检测
    05-4-连续X与导数.ts23.39M
    09-9-xgboost模型进行分析预测.ts53.90M
    09-9-基本特征构造.ts50.96M
    09-核函数变换
    08-8-ROC与AUC模型评估标准.ts62.09M
    14-14-词云展示.ts95.80M
    04-4-贝叶斯算法概述.ts12.72M
    01-1-Bian与Variance曲线.ts40.28M
    05-5-疾病引起原因分析实战.ts60.99M
    04-4-DBSCAN聚类算法.ts21.56M
    矩阵.pdf1.32M
    04-4-定时器功能与作用.ts69.80M
    06-6-损失函数的作用.ts35.13M
    01-1-Numpy概述.ts29.58M
    06-6-负采样方案.ts33.10M
    01-1-基于随机森林的气Wen预测任务概述.ts44.89M
    07-7-二维连续型随机变量.ts16.40M
    01-1-人口普查预测任务概述.ts64.75M
    01-1-数据与任务介绍.ts25.63M
    05-5-混淆矩阵.ts27.14M
    01-1-Sklearn工具包简介.ts40.56M
    02-2-工具包注释.ts36.27M
    02-2-图模型信息提取.ts31.40M
    10-聚类算法实验分析
    SVD.pdf396.61kb
    04-4-夏普比率的作用.ts19.54M
    09-9-知识点总结.ts29.29M
    19-18-文件操作
    01-1-深度学习要解决的问题.ts23.08M
    02-2-方差与协方差.ts28.93M
    02-微积分
    07-7-客户数据特征可视化分析.ts27.15M
    03-基于相似度的酒店推荐系统
    06-6-质量相关分析.ts56.80M
    02-1-推荐系统应用.ts21.01M
    03-智慧城市-道路通行时间预测
    02-2-计算得到簇中心点.ts27.66M
    核函数.pdf477.72kb
    01-5-策略效果评估分析.ts59.53M
    22-关联规则实战分析
    04-3调色板.ts23.02M
    05-5数据清洗方法分析.ts63.83M
    05-5-相似度计算.ts52.85M
    16-贝叶斯分析
    03-3-词袋模型分析.mp471.02M
    02-2-常用特征构造手段.ts57.57M
    08-8-Adaboost决策边界效果.ts68.06M
    04-4-数组类型.ts20.89M
    第十一章：项目实战-交易数据异常检测
    02-2-数据挖掘流程.ts42.65M
    22-关联规则实战分析
    04-4-特征可视化.ts43.54M
    08-8-候选词相似度特征.ts23.13M
    02-2-距离与数据定义.ts23.14M
    07-7-对象操作2.ts28.42M
    07-7-数据预处理.ts40.98M
    01-1-数据任务分析.ts66.71M
    03-实现梯度下降优化模块.ts44.66M
    04-4-测试模型效果.ts60.88M
    03-2-极限.ts18.06M
    04-4-电影特征数据可视化.ts43.54M
    02-2-特征工程制作.ts63.07M
    10-10-MCMC概述.ts54.71M
    06-6-基于矩阵分解的音乐推荐.ts93.14M
    03-3-时间特征处理.ts62.07M
    16-支持向量机原理推导
    15-15-练习题-2.ts44.87M