Python核心教程之数据挖掘和人工智能视频教程
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┣━━1-7 Numpy07.mp4) f( }7 z5 B+ l) L
┣━━1-8 Numpy08.mp4$ V) a/ m5 C. L# }! r% L z: G
┣━━1-1 Ipython入门01.mp4
┣━━1-2 Ipython入门02.mp43 m) Z4 _+ Z1 ]! Q; J, d, _% r
┣━━1-4 Numpy04.mp4+ \7 s: ^( R- H% N* k/ ]: Y
┣━━1-9 Numpy09.mp4
┣━━1-6 Numpy06.mp4. p; {& t1 X/ Y% @' G
┣━━1-5 Numpy05.mp4. `( Q( e. z% C3 U( {
┣━━1-3 Ipython入门03.mp4
┣━━2-8 Dataframe08.mp4
┣━━2-1 Numpy01.mp4
┣━━2-5 Dataframe05.mp4
┣━━2-3 Series03 .mp4
┣━━2-4 Series04.mp4# D6 v" L& p* b6 l: P& n. S
┣━━2-2 Numpy02.mp4
┣━━3-3 Numpy傅里叶03.mp4
┣━━3-5 Pandas-多层索引05.mp48 K) R# C, ?" q
┣━━3-9 Pandas-merge09.mp4
┣━━3-7 Pandas-数据合并Concat与append07.mp4! k7 n- o3 l, R q+ Z @* q
┣━━3-1 Pandas-数据丢失01.mp4
┣━━3-4 Pandas-多层索引04.mp4
┣━━3-2 Pandas-数据丢失02.mp42 z( b* d# _0 ^2 C4 h
┣━━4-4 Pandas数据处理04.mp46 b7 E. N9 @; T0 V% W8 Y2 m' a9 \
┣━━4-5 美国人口数据分析05.mp4" j0 _* Y7 D/ Q6 s+ @0 f; p
┣━━4-2 Pandas数据处理02.mp45 S( f6 A" G) }4 q u
┣━━4-8 苹果股价分析08.mp4
┣━━4-1 Pandas数据处理01.mp4+ e% j8 k- K. S5 h& b
┣━━4-3 Pandas数据处理03.mp4
┣━━4-7 美国人口数据分析07.mp4: |5 b9 E8 b4 g- m. c9 S& i |
┣━━4-9 苹果股价分析09.mp4: T T# c7 _' s9 ?3 x* d" f
┣━━5-5 Scipy05.mp4+ R2 y! L0 c8 m6 s3 u/ p
┣━━5-3 美国选举政治献金03.mp4- O1 n1 E7 x+ f. G
┣━━5-2 美国选举政治献金.mp4
┣━━5-1 美国选举政治献金01.mp4/ \. a' s9 ^; S) c
┣━━5-7 Scipy07.mp4' q% V& P, `0 q5 n
┣━━5-4 Scipy04.mp4
┣━━5-9 pandas绘图函数09.mp4
┣━━5-6 Scipy06.mp41 k# U! r' H# r3 R" n1 Q& `9 x* p
┣━━5-10 pandas绘图函数10.mp47 Q; P. y( c# `# l3 R% p
┣━━5-8 Scipy08.mp4( p- D/ O4 D }) p3 {
┣━━6-6 Matplotlib06.mp4
┣━━6-4 Matplotlib04.mp40 }; y1 s6 T8 ~" T# o+ T
┣━━6-5 Matplotlib05.mp4' b% j2 |& A# N: R0 k" S- _
┣━━6-7 Matplotlib07.mp4
┣━━6-10 Matplotlib10.mp48 z; H, l V: ?8 t, x/ \
┣━━6-1 Matplotlib01.mp4 H1 @% S4 m2 U, n5 {: o! C
┣━━6-9 Matplotlib09.mp48 { w9 [( j) k
┣━━7-8 城市气候与海洋关系08.mp43 z; d- d) M0 }
┣━━7-9 pandas数据加载与透视表09.mp4
┣━━7-10 pandas数据加载与透视表10.mp4' L, `% ^% \3 a6 ?+ m4 ^3 \2 i
┣━━7-4 Matplotlib2-04.mp4
┣━━7-2 Matplotlib2-02.mp4' I: c* G- Q+ |: h3 J
┣━━8-5 Knn05.mp4
┣━━8-4 Knn04.mp4
┣━━8-7 手写数字识别07.mp4
┣━━8-8 手写数字识别08.mp4! U* j+ h! V; h @; A# x; m
┣━━8-2 Knn-2分类02.mp4
┣━━8-3 Knn-2分类03.mp4
┣━━9-10 线性回归10.mp4& ^7 ~" E$ s( t6 Z8 b
┣━━9-3 线性回归03.mp4
┣━━9-1 预测年收入knn01.mp4
┣━━9-6 线性回归06.mp4" Q+ R0 F3 P6 `" X0 i3 t# N+ c2 e
┣━━9-7 线性回归07.mp4# b% q1 @% \$ A% a, B3 S
┣━━9-4 线性回归04.mp4
┣━━9-8 线性回归08.mp4% f" u4 _1 i; ?; x" \' R$ M, `& f3 u
┣━━9-5 线性回归05.mp4
┣━━10-3 逻辑斯蒂回归03.mp4
┣━━10-1 辑斯蒂01.mp4! a5 G: H- d4 Q- `- j& w' n
┣━━10-2 逻辑斯蒂02.mp4
┣━━10-5 人脸自动补全05.mp4
┣━━10-6 人脸自动补全06.mp46 {, @1 R X9 y, L! q, t* x
┣━━11-4 决策树实例04.mp4
┣━━11-2 决策树原理02.mp4
┣━━11-1 决策树原理01.mp4
┣━━11-6 贝叶斯原理06.mp43 d; b4 t, n" q. D
┣━━11-5 贝叶斯原理05.mp4" ^9 A1 S& [6 H0 @8 t7 Q8 g
┣━━11-8 贝叶斯实例08.mp4
┣━━11-7 贝叶斯实例07.mp4
┣━━11-3 决策树实例03.mp4
┣━━12-5 Svm-多种核函数应用05.mp4
┣━━12-3 Svm-rbf03.mp4* U9 h/ l' E& I1 m
┣━━12-7 Kmeans-自动分类make Blobs07.mp4" {9 A: U) s/ `+ |
┣━━12-6 Kmeans-自动分类make Blobs06.mp4
┣━━12-2 Svm-线性02.mp4
┣━━13-9 人脸识别09.mp4
┣━━13-10 人脸识别10.mp41 f4 h' L) U5 S3 V+ z
┣━━13-1 KMeans-足球和常见错误01.mp4 k4 N; x$ ~6 b
┣━━13-7 人脸识别07.mp4$ |+ ^6 D) U! T0 u' ]& e: }
┣━━13-3 KMeans-足球和常见错误03.mp43 Y$ f7 f; _- ]4 E8 @' m5 L2 H
┣━━13-2 KMeans-足球和常见错误02.mp4
┣━━14-2 汽车数据推荐度预测02.mp4
┣━━14-1 KMeans压缩图片01.mp49 a" m8 S2 J u; G# [
┣━━14-4 手迹识别的降维算法04.mp4
┣━━14-3 手迹识别的降维算法03.mp4
┣━━15-1 TensorFlow基础操作01.mp4
┣━━15-5 TensorFlow线性回归05.mp4( D% R; l0 Q) G& Y+ }1 X
┣━━15-6 TensorFlow线性回归06.mp4
┣━━15-4 TensorFlow入门04.mp4" P: {8 |0 z* l3 K$ \2 I
┣━━15-2 TensorFlow基础操作02.mp4
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