Python核心教程之数据挖掘和人工智能

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『课程目录』: 
1-1 Ipython入门01
3 y1 d, J, ?( @  L3 c
1-2 Ipython入门02
8 _" ~6 E% ^# X( W) c
1-3 Ipython入门03
9 o4 z4 N. R5 t; e
1-4 Numpy04
1-5 Numpy05
; _5 b; z2 \1 e' n+ R
1-6 Numpy06
1-7 Numpy07
" S" {- r4 `2 y7 O6 v3 A$ H+ r
1-8 Numpy08
) U9 r" {: G; ]& P& s
1-9 Numpy09
. k  {- q+ p8 J4 k4 z9 U+ j" s
2-1 Numpy01
2-2 Numpy02
2-3 Series03 
3 A; R! Z; C+ o6 R: G* G
2-4 Series04
2-5 Dataframe05
$ b! g7 q: u# p5 {1 q& q# g
2-6 Dataframe06
2-7 Dataframe07
2-8 Dataframe08
3-1 Pandas-数据丢失01
3-2 Pandas-数据丢失02
: s- L! U* ]; F8 q
3-3 Numpy傅里叶03
3-4 Pandas-多层索引04
3-5 Pandas-多层索引05
& f' h2 Z$ z. b  O5 R( Q
3-6 Pandas-数据合并Concat与append06
3-7 Pandas-数据合并Concat与append07
3-8 Pandas-merge08
, `' I0 D, d3 H
3-9 Pandas-merge09
4-1 Pandas数据处理01
4-2 Pandas数据处理02
4-3 Pandas数据处理03
4-4 Pandas数据处理04
4-5 美国人口数据分析05
  c3 J2 @* J% Z, m
4-6 美国人口数据分析06
4-7 美国人口数据分析07
4-8 苹果股价分析08
9 |) _0 Z* g, m( e7 @  L: w
4-9 苹果股价分析09
/ q. B. ^& N' ~! g( d
5-1 美国选举政治献金01
5-10 pandas绘图函数10
8 U- A! _( r1 j2 y0 u6 ]
5-2 美国选举政治献金
% v$ s, U& O4 x8 F
5-3 美国选举政治献金03
5-4 Scipy04
2 O# ]  w5 R+ v
5-5 Scipy05
! a! M) {5 X& a( z# [' d3 A1 E6 b
5-6 Scipy06
5-7 Scipy07
8 `9 s# X9 w+ T$ b( I% V: Y7 X2 _
5-8 Scipy08
5-9 pandas绘图函数09
" n) C- H) q4 Q
6-1 Matplotlib01
; z+ n* m+ j" E, \
6-10 Matplotlib10
! c6 E: h2 L& x+ b2 P
6-2 Matplotlib02
& M5 f5 {$ K+ m# l
6-3 Matplotlib03
6-4 Matplotlib04
  A! _7 l$ ^! }7 f* t
6-5 Matplotlib05
6-6 Matplotlib06
6-7 Matplotlib07
6-8 Matplotlib08
6-9 Matplotlib09
/ C% R- c1 Q! B0 ^' i% X
7-1 Matplotlib2-01
7-10 pandas数据加载与透视表10
4 p4 z  U. E- W: X. x3 \' _% q0 h' @
7-2 Matplotlib2-02
7-3 Matplotlib2-03
5 L; g( N1 L" u7 {7 r
7-4 Matplotlib2-04
; q0 R  i5 N% S; p+ d$ A7 I; y' B
7-5 城市气候与海洋关系05
7-6 城市气候与海洋关系06
7-7 城市气候与海洋关系07
  ^& e1 r" L5 U' d. U. T# F7 J- V
7-8 城市气候与海洋关系08
7-9  pandas数据加载与透视表09
8-1 Knn-2分类01
8-2 Knn-2分类02
8-3 Knn-2分类03
6 _* F( Y. ~' k6 X
8-4 Knn04
' t; T- A+ x7 a
8-5 Knn05
8-6 Knn06
+ I+ R. @4 A1 |" e. z% l$ d
8-7 手写数字识别07
8-8 手写数字识别08
9-1 预测年收入knn01
. k5 J/ B, U& E2 _: P
9-10  线性回归10
9-2 预测年收入knn02
$ @1 Q# g- a. g% M1 N/ H
9-3 线性回归03
9-4 线性回归04
) V# g& _& U& n- o
9-5 线性回归05
9-6 线性回归06
& h2 {+ K0 R4 X4 \5 T
9-7 线性回归07
9-8 线性回归08
! M4 Y7 l: K% p7 J. c
10-1 辑斯蒂01
) k/ b* \5 F/ _  L+ G3 x% Z/ k
10-2 逻辑斯蒂02
& \( ^  k/ S3 a. {
10-3 逻辑斯蒂回归03
( a6 i- f" @! |( r- ?7 W
10-4 人脸自动补全04
10-5 人脸自动补全05
10-6 人脸自动补全06
11-1 决策树原理01
1 F( |! B8 E8 d; Z( Q
11-2 决策树原理02
11-3 决策树实例03
6 P* E, |0 K4 a% }# d
11-4 决策树实例04
11-5 贝叶斯原理05
5 X; [$ h8 n  p& W& Y
11-6 贝叶斯原理06
# \5 S! @3 G* W' _) [9 x; h  A
11-7 贝叶斯实例07
/ V  N6 n6 l6 q9 X
11-8 贝叶斯实例08
12-1 Svm-线性01
12-2 Svm-线性02
. h. d$ u" N2 Q) [! K) ^! c9 }( p
12-3 Svm-rbf03
12-4 Svm-回归04
12-5 Svm-多种核函数应用05
12-6 Kmeans-自动分类make Blobs06
12-7 Kmeans-自动分类make Blobs07
13-1 KMeans-足球和常见错误01
13-10 人脸识别10
( [, |# r" K# e8 a8 X
13-2 KMeans-足球和常见错误02
13-3 KMeans-足球和常见错误03
13-4 KMeans-图片压缩04
& y4 b. V% H: g2 P
13-5 KMeans-图片压缩05
$ y% Y6 G6 Y4 z0 ]6 u6 u' B
13-6 KMeans-图片压缩06
0 h) a/ ?2 y1 b, `8 ?
13-7 人脸识别07
! x0 d/ `* M7 C7 O
13-8 人脸识别08
13-9 人脸识别09
3 Q' J& w. S7 r, e0 L# E1 C
14-1 KMeans压缩图片01
14-2 汽车数据推荐度预测02
$ ~% ]. x8 g6 n/ E" P3 m3 g9 o
14-3 手迹识别的降维算法03
14-4 手迹识别的降维算法04
+ @) q% O: U4 b- N: T! G
14-5 10种事物识别05
14-6 10种事物识别06
5 s# Y4 E% S$ A2 t/ Q
15-1 TensorFlow基础操作01
2 J3 K' h9 A1 U5 {! K% |
15-2 TensorFlow基础操作02
# t7 x) @; o' K
15-3 TensorFlow入门03
15-4 TensorFlow入门04
. i2 J& b5 I' p  z+ j# Q) A6 H
15-5 TensorFlow线性回归05
' ]% ?0 h: j- M9 a- C4 g0 u3 U
15-6 TensorFlow线性回归06
 

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