【5990XLa117】迪哥Ai大讲堂-【Python数据分析与机器学习实战迪哥推荐-7302272420793030947】-99800圆-704节_706
课程目录：
01-课程介绍.mp4 (60.65MB)
02-1-回归问题概述.mp4 (18.41MB)
03-2-误差项定义.mp4 (24.47MB)
04-3-独立同分布的意义.mp4 (22.84MB)
05-4-似然函数的作用.mp4 (26.98MB)
06-5-参数求解.mp4 (28.32MB)
07-6-梯度下降通俗解释.mp4 (18.7MB)
08-7参数更新方法.mp4 (22.94MB)
09-8-优化参数设置.mp4 (24.29MB)
10-1-线性回归整体模块概述.mp4 (12.86MB)
100-1-树模型可视化展示.mp4 (27.68MB)
101-2-决策边界展示分析.mp4 (34.87MB)
102-3-树模型预剪枝参数作用.mp4 (34.67MB)
103-4-回归树模型.mp4 (35.99MB)
104-1-随机森林算法原理.mp4 (29.5MB)
105-2-随机森林优势与特征重要性指标.mp4 (23.54MB)
106-3-提升算法概述.mp4 (20.48MB)
107-4-stacking堆叠模型.mp4 (17.13MB)
108-1-构建实验数据集.mp4 (15.98MB)
109-2-硬投票与软投票效果对比.mp4 (52.3MB)
11-2-初始化步骤.mp4 (20.79MB)
110-3-Bagging策略效果.mp4 (31MB)
111-4-集成效果展示分析.mp4 (37.9MB)
112-5-OOB袋外数据的作用.mp4 (13.4MB)
113-6-特征重要性热度图展示.mp4 (46.24MB)
114-7-Adaboost算法概述.mp4 (10.65MB)
115-8-Adaboost决策边界效果.mp4 (47.05MB)
116-9-GBDT提升算法流程.mp4 (21.19MB)
117-10-集成参数对比分析.mp4 (65.49MB)
118-11-模型提前停止策略.mp4 (24.27MB)
119-12-停止方案实施.mp4 (40.09MB)
12-3-实现梯度下降优化模块.mp4 (32.66MB)
120-13-堆叠模型.mp4 (19.13MB)
121-1-支持向量机要解决的问题.mp4 (18.49MB)
122-2-距离与数据定义.mp4 (18.93MB)
123-3-目标函数推导.mp4 (23.64MB)
124-4-拉格朗日乘子法求解.mp4 (19.03MB)
125-5-化简最终目标函数.mp4 (15.03MB)
126-6-求解决策方程.mp4 (28.53MB)
127-7-软间隔优化.mp4 (32MB)
128-8-核函数的作用.mp4 (30.19MB)
129-9-知识点总结.mp4 (22.17MB)
13-4-损失与预测模块.mp4 (39.62MB)
130-1-支持向量机所能带来的效果.mp4 (25.86MB)
131-2-决策边界可视化展示.mp4 (30.71MB)
132-3-软间隔的作用.mp4 (29.81MB)
133-4-非线性SVM.mp4 (20.55MB)
134-5-核函数的作用与效果.mp4 (57.1MB)
135-1-深度学习要解决的问题.mp4 (19.24MB)
136-2-深度学习应用领域.mp4 (46.99MB)
137-3-计算机视觉任务.mp4 (16.64MB)
138-4-视觉任务中遇到的问题.mp4 (29.92MB)
139-5-得分函数.mp4 (17.59MB)
14-5-数据与标签定义.mp4 (36.67MB)
140-6-损失函数的作用.mp4 (28.4MB)
141-7-前向传播整体流程.mp4 (35.05MB)
142-8-返向传播计算方法.mp4 (23.26MB)
143-9-神经网络整体架构.mp4 (27.99MB)
144-10-神经网络架构细节.mp4 (34.47MB)
145-11-神经元个数对结果的影响.mp4 (63.84MB)
146-12-正则化与激活函数.mp4 (24.99MB)
147-13-神经网络过拟合解决方法.mp4 (34.12MB)
148-1-神经网络整体框架概述.mp4 (19.7MB)
149-2-参数初始化操作.mp4 (36.53MB)
15-6-训练线性回归模型.mp4 (38.6MB)
150-3-矩阵向量转换.mp4 (27.66MB)
151-4-向量反变换.mp4 (29.73MB)
152-5-完成前向传播模块.mp4 (30.67MB)
153-6-损失函数定义.mp4 (30.24MB)
154-7-准备反向传播迭代.mp4 (25.53MB)
155-8-差异项计算.mp4 (34.95MB)
156-9-逐层计算.mp4 (32.93MB)
157-10-完成全部迭代更新模块.mp4 (53.36MB)
158-11-手写字体识别数据集.mp4 (33.22MB)
159-12-算法代码错误修正.mp4 (45.33MB)
16-7-得到线性回归方程.mp4 (29.49MB)
160-13-模型优化结果展示.mp4 (43.32MB)
161-13-测试效果可视化展示.mp4 (51.24MB)
162-1-贝叶斯要解决的问题.mp4 (13.1MB)
163-2-贝叶斯公式推导.mp4 (17.27MB)
164-3-拼写纠错实例.mp4 (29.24MB)
165-4-垃圾邮件过滤实例.mp4 (25.22MB)
166-1-朴素贝叶斯算法整体框架.mp4 (15.88MB)
167-2-邮件数据读取.mp4 (14.25MB)
168-3-预料表与特征向量构建.mp4 (30.38MB)
169-4-分类别统计词频.mp4 (27.58MB)
17-8-整体流程debug解读.mp4 (28.61MB)
170-5-贝叶斯公式对数变换.mp4 (25.83MB)
171-6-完成预测模块.mp4 (29.77MB)
172-1-关联规则概述.mp4 (19.05MB)
173-2-支持度与置信度.mp4 (28.26MB)
174-3-提升度的作用.mp4 (32.76MB)
175-4-Python实战关联规则.mp4 (29.7MB)
176-5-数据集制作.mp4 (28.26MB)
177-6-电影数据集题材关联分析.mp4 (40.82MB)
178-1-Apripri算法整体流程.mp4 (30.71MB)
179-2-数据集demo.mp4 (10.56MB)
18-9-多特征回归模型.mp4 (45.98MB)
180-3-扫描模块.mp4 (20.27MB)
181-4-拼接模块.mp4 (18.87MB)
182-5-挖掘频繁项集.mp4 (22.41MB)
183-6-规则生成模块.mp4 (22.51MB)
184-7-完成全部算法流程.mp4 (25.62MB)
185-8-规则结果展示.mp4 (24.71MB)
186-1-词向量模型通俗解释.mp4 (19.69MB)
187-2-模型整体框架.mp4 (25.74MB)
188-3-训练数据构建.mp4 (15.28MB)
189-4-CBOW与Skip-gram模型.mp4 (21.65MB)
19-10-非线性回归.mp4 (41.37MB)
190-5-负采样方案.mp4 (24.84MB)
191-1-数据与任务流程.mp4 (42.8MB)
192-2-数据清洗.mp4 (23.64MB)
193-3-batch数据制作.mp4 (44.85MB)
194-4-网络训练.mp4 (44.39MB)
195-5-可视化展示.mp4 (32.21MB)
196-1-推荐系统应用.mp4 (19.2MB)
197-2-推荐系统要完成的任务.mp4 (10.29MB)
198-3-相似度计算.mp4 (16.03MB)
199-4-基于用户的协同过滤.mp4 (14.09MB)
20-1-Sklearn工具包简介.mp4 (26.61MB)
200-5-基于物品的协同过滤.mp4 (21.41MB)
201-6-隐语义模型.mp4 (11.47MB)
202-7-隐语义模型求解.mp4 (15.07MB)
203-8-模型评估标准.mp4 (10.61MB)
204-1-音乐推荐任务概述.mp4 (40.1MB)
205-2-数据集整合.mp4 (27.53MB)
206-3-基于物品的协同过滤.mp4 (34.23MB)
207-4-物品相似度计算与推荐.mp4 (39.51MB)
208-5-SVD矩阵分解.mp4 (35.89MB)
209-6-基于矩阵分解的音乐推荐.mp4 (42.64MB)
21-2-数据集切分.mp4 (23.55MB)
210-1-线性判别分析要解决的问题.mp4 (20.07MB)
211-2-线性判别分析要优化的目标.mp4 (19.22MB)
212-3-线性判别分析求解.mp4 (19.66MB)
213-4-实现线性判别分析进行降维任务.mp4 (24.13MB)
214-5-求解得出降维结果.mp4 (23MB)
215-1-PCA基本概念.mp4 (37.5MB)
216-2-方差与协方差.mp4 (21.21MB)
217-3-PCA结果推导.mp4 (27.02MB)
218-4-PCA降维实例.mp4 (40.23MB)
219-1-马尔科夫模型.mp4 (16.07MB)
22-3-交叉验证的作用.mp4 (33.74MB)
220-2-隐马尔科夫模型基本出发点.mp4 (17.03MB)
221-3-组成与要解决的问题.mp4 (13.22MB)
222-4-暴力求解方法.mp4 (25.19MB)
223-5-复杂度计算.mp4 (13.82MB)
224-6-前向算法.mp4 (32.25MB)
225-7-前向算法求解实例.mp4 (29.87MB)
226-8-Baum-Welch算法.mp4 (23.21MB)
227-9-参数求解.mp4 (15.27MB)
228-10-维特比算法.mp4 (37.19MB)
229-1-hmmlearn工具包.mp4 (17.97MB)
23-4-交叉验证实验分析.mp4 (52.47MB)
230-2-工具包使用方法.mp4 (45.56MB)
231-3-中文分词任务.mp4 (12.52MB)
232-4-实现中文分词.mp4 (31.23MB)
233-1-PCA降维流程.mp4 (40.17MB)
234-2-特征向量的重要程度.mp4 (45.22MB)
235-3-降维结果可视化展示.mp4 (34.75MB)
236-4-LDA降维效果.mp4 (30.79MB)
237-5-T-SNE降维效果.mp4 (25.86MB)
238-kiva贷款数据集介绍.mp4 (35.66MB)
239-2-各个国家贷款需求.mp4 (35.24MB)
24-5-混淆矩阵.mp4 (22.07MB)
240-3-贷款金额与还款间隔.mp4 (34.03MB)
241-6-时间序列分析.mp4 (31.3MB)
242-1-任务与数据概述.mp4 (34.35MB)
243-2-双变量热度图绘制方法.mp4 (40.41MB)
244-3-复购情况.mp4 (26.17MB)
245-4-购物车情况与复购.mp4 (31.77MB)
246-5-聚类划分.mp4 (39.41MB)
247-1-纽约出租车运行情况数据概述.mp4 (17.64MB)
248-2-聚类区域划分.mp4 (40.53MB)
249-3-客流趋势动态展示.mp4 (43.12MB)
25-6-评估指标对比分析.mp4 (44.51MB)
250-4-邻居情况分析.mp4 (53.37MB)
251-5-数据特征.mp4 (48.87MB)
252-6-不同类别的出租车情况.mp4 (29MB)
253-7-特征可视化分析.mp4 (21.35MB)
254-8-聚类特征.mp4 (59.61MB)
255-9-xgboost模型.mp4 (39.41MB)
256-10-加入天气特征.mp4 (46.44MB)
257-1-多变量分析概述.mp4 (20.14MB)
258-2-深入散点图.mp4 (17.68MB)
259-3-善用apply函数.mp4 (25.51MB)
26-7-阈值对结果的影响.mp4 (30.29MB)
260-4-方差与协方差.mp4 (35.38MB)
261-5-相关系数展示.mp4 (52.29MB)
262-6-标准化的作用.mp4 (19.81MB)
263-7-主成分分析.mp4 (47.66MB)
264-1-数据与环境配置.mp4 (55.51MB)
265-2-数据与关键词信息.mp4 (43.94MB)
266-3-关键词云与直方图展示.mp4 (38.94MB)
267-4-特征可视化.mp4 (33.79MB)
268-5-数据清洗概述.mp4 (46.34MB)
269-6-缺失值填充方法.mp4 (33.28MB)
27-8-ROC曲线.mp4 (26.67MB)
270-7-推荐引擎构造.mp4 (39.42MB)
271-8-数据特征构造.mp4 (32.23MB)
272-9-得出推荐结果.mp4 (41.72MB)
273-1-任务概述.mp4 (29.77MB)
274-2-商品类别划分.mp4 (32.63MB)
275-3-商品类别可视化展示.mp4 (34.37MB)
276-4-描述长度对价格的影响.mp4 (28.92MB)
277-5-词云展示.mp4 (46.59MB)
278-6-tf-idf结果.mp4 (30.86MB)
279-7-降维可视化展示.mp4 (34.14MB)
28-1-实验目标分析.mp4 (17.8MB)
280-8-聚类与主题模型.mp4 (46.18MB)
281-1-人口普查预测任务概述.mp4 (44.73MB)
282-2-单特征与缺失值展示.mp4 (48.67MB)
283-3-第一步：数据清洗.mp4 (21.67MB)
284-4-特征工程.mp4 (37.59MB)
285-5-单变量展示.mp4 (29.91MB)
286-6-双变量分析.mp4 (36.91MB)
287-7-开发新变量.mp4 (35.24MB)
288-8-ROC与AUC.mp4 (48.21MB)
289-9-机器学习模型.mp4 (48.57MB)
29-2-参数直接求解方法.mp4 (20.95MB)
290-1-数据与任务分析.mp4 (35.9MB)
291-2-提取月份信息进行统计分析.mp4 (20.73MB)
292-3-房价随星期变化的可视化展示.mp4 (35.6MB)
293-4-房屋信息指标分析.mp4 (56.01MB)
294-5-提取房屋常见设施.mp4 (50.44MB)
295-6-房屋规格热度图分析.mp4 (41.06MB)
296-7-预处理与建模准备.mp4 (43.43MB)
297-8-随机森林与LightGBM.mp4 (33.78MB)
298-9-训练与评估.mp4 (47.81MB)
299-1-数据与任务介绍.mp4 (20.16MB)
30-3-预处理对结果的影响.mp4 (37.26MB)
300-2-文本词频统计.mp4 (25.72MB)
301-3-ngram结果可视化展示.mp4 (41.58MB)
302-4-文本清洗.mp4 (28.56MB)
303-5-相似度计算.mp4 (37.54MB)
304-6-得出推荐结果.mp4 (41.11MB)
305-1-数据任务分析.mp4 (45.77MB)
306-2-特征工程制作.mp4 (43.18MB)
307-3-统计指标生成.mp4 (40.84MB)
308-4-特征信息提取.mp4 (61.66MB)
309-5-标签变换.mp4 (33.44MB)
31-4-梯度下降模块.mp4 (16.43MB)
310-6-输入数据制作.mp4 (23.46MB)
311-7-Xgboost训练模型.mp4 (24.12MB)
312-8-生成输出结果.mp4 (49.61MB)
313-1-数据与任务简介.mp4 (33.23MB)
314-2-数据问题探索与解决方案.mp4 (43.62MB)
315-3-剔除开挂数据.mp4 (31.1MB)
316-4-类别变量处理.mp4 (23.3MB)
317-5-绘图统计分析.mp4 (33.31MB)
318-6-热度图展示.mp4 (27.33MB)
319-7-随机森林建模.mp4 (25.53MB)
32-5-学习率对结果的影响.mp4 (27.59MB)
320-8-特征重要性.mp4 (41.13MB)
321-1-模型解释方法与实践.mp4 (40.19MB)
322-2-部分依赖图解释.mp4 (18.63MB)
323-3-双变量分析.mp4 (21.35MB)
324-4-ShapValues指标分析.mp4 (46.23MB)
325-5-疾病引起原因分析实战.mp4 (43.53MB)
326-1-Python字符串处理.mp4 (32.61MB)
327-2-正则表达式基本语法.mp4 (28.28MB)
328-2-正则常用符号.mp4 (31.41MB)
329-4-常用函数介绍.mp4 (32.72MB)
33-6-随机梯度下降得到的效果.mp4 (35.45MB)
330-5-NLTK工具包简介.mp4 (25.32MB)
331-6-停用词过滤.mp4 (23.25MB)
332-7-词性标注.mp4 (29.73MB)
333-8-数据清洗实例.mp4 (37.63MB)
334-9-Spacy工具包.mp4 (35.4MB)
335-10-名字实体匹配.mp4 (18.99MB)
336-11-恐怖袭击分析.mp4 (33.84MB)
337-12-统计分析结果.mp4 (35.67MB)
338-13-结巴分词器.mp4 (25.08MB)
339-1-任务概述.mp4 (33.21MB)
34-7-MiniBatch方法.mp4 (25.45MB)
340-2-词袋模型.mp4 (23.74MB)
341-3-词袋模型分析.mp4 (50.95MB)
342-4-TFIDF模型.mp4 (34.06MB)
343-5-word2vec词向量模型.mp4 (41.13MB)
344-6-深度学习模型.mp4 (28.02MB)
345-1-数据与任务介绍.mp4 (26.36MB)
346-2-数据分析与可视化展示.mp4 (25.49MB)
347-3-连续值离散化与可视化细节.mp4 (35.93MB)
348-4-加载数据坐标到实际地图中进行分析.mp4 (57.24MB)
349-5-特征相关性分析.mp4 (44.13MB)
35-8-不同策略效果对比.mp4 (26.6MB)
350-6-缺失值填充.mp4 (17.82MB)
351-7-sklearn工具包预处理模块.mp4 (44.7MB)
352-8-离散属性特征处理.mp4 (26.65MB)
353-9-构建合适的特征.mp4 (37.06MB)
354-10-序列化执行预处理操作.mp4 (32.86MB)
355-11-完成所有预处理操作.mp4 (32.43MB)
356-12-构建回归模型.mp4 (41.12MB)
357-1-数据任务介绍及缺失值处理.mp4 (35.8MB)
358-2-EDA数据探索分析.mp4 (29.84MB)
359-3-特征展示分析.mp4 (26.88MB)
36-9-多项式回归.mp4 (30.56MB)
360-4-KDEPLOT展示.mp4 (26.53MB)
361-5-部分特征分析与可视化.mp4 (36.12MB)
362-6-数据检查与特征工程.mp4 (47.35MB)
363-7-多项式特征.mp4 (34.65MB)
364-8-自定义特征.mp4 (20.84MB)
365-9-逻辑回归模型.mp4 (43.85MB)
366-10-结果评估.mp4 (59.24MB)
367-12-必杀神奇：lightgbm.mp4 (61.96MB)
368-1-数据与任务流程分析.mp4 (37.14MB)
369-2-图片数据导入.mp4 (28.66MB)
37-10-模型复杂度.mp4 (50.52MB)
370-3-图像特征编码.mp4 (28.99MB)
371-4-数组保存与读取.mp4 (19.48MB)
372-5-得出聚类结果.mp4 (29.92MB)
373-6-聚类效果可视化展示.mp4 (59.56MB)
374-1-任务目标与数据分析_.mp4 (27.99MB)
375-2-整体模型架构.mp4 (16.68MB)
376-3-构建用户特征序列.mp4 (34.57MB)
377-4-序列特征提取方法.mp4 (29.12MB)
378-5-生成特征汇总表.mp4 (32.12MB)
379-6-标签制作.mp4 (24.19MB)
38-11-样本数量对结果的影响.mp4 (49.21MB)
380-7-网络训练模块.mp4 (36.99MB)
381-8-得出最终模型结果.mp4 (30.05MB)
382-1-数据任务概述.mp4 (23.33MB)
383-2-数据异常检查.mp4 (48.73MB)
384-3-时间特征提取.mp4 (50.73MB)
385-4-各道工序特征构建.mp4 (51.5MB)
386-5-准备训练数据.mp4 (36.17MB)
387-6-训练xgboost模型.mp4 (41.51MB)
388-1-数据与任务目标分析.mp4 (26.65MB)
389-2-数据清洗与标签转换.mp4 (24.47MB)
39-12-正则化的作用.mp4 (25.87MB)
390-3-道路通行时间序列数据生成.mp4 (32.42MB)
391-4-序列缺失补全方法.mp4 (32.42MB)
392-5-基于回归与插值完成序列特征.mp4 (44.33MB)
393-6-基于回归与插值进行序列补全.mp4 (28.11MB)
394-7-特征汇总.mp4 (39.67MB)
395-8-建立回归模型进行预测.mp4 (40.6MB)
396-1-竞赛与目标分析.mp4 (25.47MB)
397-2-特征对比分析方法.mp4 (41.2MB)
398-3-结果对比分析.mp4 (47.53MB)
399-1-数据与任务介绍.mp4 (19.92MB)
40-13-岭回归与lasso.mp4 (68.05MB)
400-2-整体模型架构.mp4 (13.89MB)
401-3-数据-标签-语料库处理.mp4 (32.89MB)
402-4-输入样本填充补齐.mp4 (30.66MB)
403-5-训练网络模型.mp4 (35.27MB)
404-6-医疗数据集（糖尿病）实体识别.mp4 (61.34MB)
405-1-竞赛任务目标.mp4 (21.01MB)
406-2-图模型信息提取.mp4 (25.97MB)
407-3-节点权重特征提取(PageRank).mp4 (32.05MB)
408-4-deepwalk构建图顶点特征.mp4 (44.04MB)
409-5-各项统计特征.mp4 (36.33MB)
41-14-实验总结.mp4 (44.67MB)
410-6-app安装特征.mp4 (33MB)
411-7-图中联系人特征.mp4 (46.56MB)
412-1-任务目标与数据集介绍.mp4 (33.5MB)
413-2-数据清洗与预处理.mp4 (45.82MB)
414-3-基本特征抽取.mp4 (44.9MB)
415-4-文章与词向量分析.mp4 (54.46MB)
416-5-权重划分.mp4 (38.31MB)
417-6-候选词统计特征.mp4 (30.75MB)
418-7-textrank特征提取.mp4 (24.79MB)
419-8-候选词相似度特征.mp4 (18.76MB)
42-1-逻辑回归算法原理.mp4 (21.42MB)
420-8-特征工程汇总.mp4 (60.77MB)
421-1-基本数值特征.mp4 (30.13MB)
422-2-常用特征构造手段.mp4 (32.94MB)
423-3-时间特征处理.mp4 (34.98MB)
424-4-文本特征处理.mp4 (60.14MB)
425-5-构造文本向量.mp4 (30.37MB)
426-6-词向量特征.mp4 (39.97MB)
427-7-计算机眼中的图像.mp4 (14.42MB)
428-1-任务与解决框架概述.mp4 (33.06MB)
429-2-特征工程分析与特征提取.mp4 (50.76MB)
43-2-化简与求解.mp4 (26.55MB)
430-3-离散数据处理.mp4 (39.18MB)
431-4-统计与文本特征.mp4 (31.55MB)
432-5-文本特征构建.mp4 (44.62MB)
433-6-构建低敏用户模型.mp4 (36.77MB)
434-7-高敏模型概述.mp4 (27.79MB)
435-1-Python环境配置.mp4 (31.63MB)
436-2-Python库安装工具.mp4 (28.47MB)
437-3-Notebook工具使用.mp4 (51.12MB)
438-4-Python简介.mp4 (40.55MB)
439-5-Python数值运算.mp4 (28.14MB)
44-1-多分类逻辑回归整体思路.mp4 (18.71MB)
440-6-Python字符串操作.mp4 (26.4MB)
441-7-索引结构.mp4 (17.51MB)
442-7-2-List基础结构.mp4 (24.21MB)
443-8-List核心操作.mp4 (25.07MB)
444-9-字典基础定义.mp4 (15.27MB)
445-10-字典的核心操作.mp4 (22.4MB)
446-11-Set结构.mp4 (20.92MB)
447-11-赋值机制.mp4 (5.59MB)
448-13-判断结构.mp4 (12.37MB)
449-14-循环结构.mp4 (21.33MB)
45-2-训练模块功能.mp4 (37.26MB)
450-15-函数定义.mp4 (25.55MB)
451-16-模块与包.mp4 (25.04MB)
452-17-异常处理模块.mp4 (37.91MB)
453-18-文件操作.mp4 (37.55MB)
454-19-类的基本定义.mp4 (24.68MB)
455-20-类的属性操作.mp4 (27.48MB)
456-21-时间操作.mp4 (13.75MB)
457-22-Python练习题-1.mp4 (26.63MB)
458-23-Python练习题-2.mp4 (38.77MB)
459-25-Python练习题-5.mp4 (27.35MB)
46-3-完成预测模块.mp4 (29.83MB)
460-1-Numpy概述.mp4 (17.69MB)
461-2-Array数组.mp4 (18.49MB)
462-3-数组结构.mp4 (36.65MB)
463-4-数组类型.mp4 (12.82MB)
464-5-数值运算.mp4 (26.21MB)
465-6-排序操作.mp4 (22.75MB)
466-7-数组形状操作.mp4 (32.84MB)
467-8-数组生成函数.mp4 (26.14MB)
468-9-常用生成函数.mp4 (15.25MB)
469-10-四则运算.mp4 (17.15MB)
47-4-优化目标定义.mp4 (32.32MB)
470-11-随机模块.mp4 (29.12MB)
471-12-文件读写.mp4 (19.49MB)
472-13-数组保存.mp4 (24.86MB)
473-14-练习题-1.mp4 (27.8MB)
474-15-练习题-2.mp4 (26.85MB)
475-16-练习题-3.mp4 (36.53MB)
476-1-Pandas概述.mp4 (29.6MB)
477-2-Pandas基本操作.mp4 (37.06MB)
478-3-Pandas索引.mp4 (33.18MB)
479-4-groupby操作.mp4 (22.24MB)
48-5-迭代优化参数.mp4 (39.59MB)
480-5-数值运算.mp4 (28.16MB)
481-6-对象操作.mp4 (23.38MB)
482-7-对象操作2.mp4 (24MB)
483-8-merge操作.mp4 (25.49MB)
484-9-显示设置.mp4 (16.06MB)
485-10-数据透视表.mp4 (29.09MB)
486-11-时间操作.mp4 (23.54MB)
487-12-时间序列操作.mp4 (30.34MB)
488-13-Pandas常用操作.mp4 (28.13MB)
489-14-Pandas常用操作2.mp4 (26.21MB)
49-6-梯度计算.mp4 (41.74MB)
490-15-Groupby操作延伸.mp4 (41.82MB)
491-16-字符串操作.mp4 (17.28MB)
492-17-索引进阶.mp4 (21.05MB)
493-18-Pandas绘图操作.mp4 (35.58MB)
494-19-大数据处理技巧.mp4 (63.38MB)
495-1-Matplotlib概述.mp4 (24.15MB)
496-2-子图与标注.mp4 (44.23MB)
497-3-风格设置.mp4 (10.64MB)
498-4-条形图.mp4 (25.36MB)
499-5-条形图细节.mp4 (26.6MB)
50-7-得出最终结果.mp4 (46.41MB)
500-6-条形图外观.mp4 (27.99MB)
501-7-盒图绘制.mp4 (17.45MB)
502-8-盒图细节.mp4 (29.1MB)
503-9-绘图细节设置.mp4 (26.69MB)
504-10-绘图细节设置2.mp4 (27.5MB)
505-11-直方图与散点图.mp4 (33.88MB)
506-12-3D图绘制.mp4 (44.36MB)
507-13-pie图.mp4 (28.45MB)
508-14-子图布局.mp4 (38.57MB)
509-15-结合pandas与sklearn.mp4 (31.16MB)
51-8-鸢尾花数据集多分类任务.mp4 (22.71MB)
510-0-课程简介.mp4 (5.27MB)
511-1整体布局风格设置.mp4 (18.71MB)
512-2风格细节设置.mp4 (18.27MB)
513-3调色板.mp4 (20.2MB)
514-4调色板颜色设置.mp4 (16.81MB)
515-5单变量分析绘图.mp4 (20.54MB)
516-6回归分析绘图.mp4 (20.92MB)
517-7多变量分析绘图.mp4 (21.14MB)
518-8分类属性绘图.mp4 (21.76MB)
519-9Facetgrid使用方法.mp4 (17.07MB)
52-9-训练多分类模型.mp4 (39.73MB)
520-10Facetgrid绘制多变量.mp4 (21.37MB)
521-11热度图绘制.mp4 (32.21MB)
522-1-函数.mp4 (10.96MB)
523-2-极限.mp4 (14.71MB)
524-3-无穷小与无穷大.mp4 (13.56MB)
525-4-连续性与导数.mp4 (18.92MB)
526-1-偏导数.mp4 (14.85MB)
527-2-方向导数.mp4 (17.82MB)
528-3-梯度.mp4 (27.75MB)
529-1-微积分基本想法.mp4 (13.43MB)
53-10-准备测试数据.mp4 (36.01MB)
530-2-微积分的解释.mp4 (16.38MB)
531-3-定积分.mp4 (17.21MB)
532-4-定积分性质.mp4 (10.95MB)
533-5-牛顿-莱布尼茨公式.mp4 (25.46MB)
534-1-泰勒公式出发点.mp4 (12.69MB)
535-2-一点一世界.mp4 (19.74MB)
536-3-阶数的作用.mp4 (17.12MB)
537-4-阶乘的作用.mp4 (13.41MB)
538-1-拉格朗日乘子法.mp4 (24.54MB)
539-2-求解拉格朗日乘子法.mp4 (23.96MB)
54-11-决策边界绘制.mp4 (42.52MB)
540-1-行列式概述.mp4 (11.83MB)
541-2-矩阵与数据的关系.mp4 (18.21MB)
542-3-矩阵基本操作.mp4 (24.29MB)
543-4-矩阵的几种变换.mp4 (11.22MB)
544-5-矩阵的秩.mp4 (26.93MB)
545-6-内积与正交.mp4 (24.64MB)
546-1-特征值与特征向量.mp4 (14.96MB)
547-2-特征空间与应用.mp4 (9.8MB)
548-1-SVD要解决的问题.mp4 (14.62MB)
549-2-特征值分解.mp4 (11.52MB)
55-12-非线性决策边界.mp4 (19.61MB)
550-3-SVD矩阵分解.mp4 (27.6MB)
551-1-离散型随机变量.mp4 (15.97MB)
552-2-连续型随机变量.mp4 (23.9MB)
553-3-简单随机抽样.mp4 (4.96MB)
554-1-似然函数.mp4 (15.35MB)
555-2-极大似然估计.mp4 (22.12MB)
556-1-概率与频率.mp4 (14.11MB)
557-2-古典概型.mp4 (14.22MB)
558-3-条件概率.mp4 (17.94MB)
559-4-条件概率小例子.mp4 (14.27MB)
56-1-逻辑回归实验概述.mp4 (43.36MB)
560-5-独立性.mp4 (17.15MB)
561-6-二维离散型随机变量.mp4 (17.9MB)
562-7-二维连续型随机变量.mp4 (13.41MB)
563-8-边缘分布.mp4 (22.58MB)
564-9-期望.mp4 (10.24MB)
565-10-期望求解.mp4 (19.31MB)
566-11-马尔科夫不等式.mp4 (18.24MB)
567-12-切比雪夫不等式.mp4 (26.82MB)
568-1-后验概率估计.mp4 (20.89MB)
569-14-贝叶斯拼写纠错实例.mp4 (18.21MB)
57-2-概率结果随特征数值的变化.mp4 (31.02MB)
570-15-垃圾邮件过滤实例.mp4 (22.36MB)
571-1-正太分布.mp4 (46.03MB)
572-2-二项式分布.mp4 (28.43MB)
573-3-泊松分布.mp4 (40.76MB)
574-4-均匀分布.mp4 (7.2MB)
575-5-卡方分布.mp4 (17.01MB)
576-6-beta分布.mp4 (35.77MB)
577-1-核函数的目的.mp4 (14.49MB)
578-2-线性核函数.mp4 (10.87MB)
579-3-多项式核函数.mp4 (8.66MB)
58-3-可视化展示.mp4 (28.88MB)
580-4-核函数实例.mp4 (23.65MB)
581-5-高斯核函数.mp4 (18.35MB)
582-6-参数的影响.mp4 (19.23MB)
583-1-熵的概念.mp4 (9.24MB)
584-2-熵的大小意味着什么.mp4 (35.22MB)
585-1-激活函数.mp4 (12.93MB)
586-2-激活函数的问题.mp4 (20.18MB)
587-1-回归分析概述.mp4 (20.23MB)
588-2-回归方程定义.mp4 (14.91MB)
589-3-误差项的定义.mp4 (24.03MB)
59-4-坐标棋盘制作.mp4 (29.72MB)
590-4-最小二乘法推导与求解.mp4 (31.78MB)
591-5-回归方程求解小例子.mp4 (20.5MB)
592-6-回归直线拟合优度.mp4 (36.09MB)
593-7-多元与曲线回归问题.mp4 (30.21MB)
594-8-Python工具包介绍.mp4 (32.59MB)
595-9-statsmodels回归分析.mp4 (30.96MB)
596-10-高阶与分类变量实例.mp4 (47.87MB)
597-11-案例：汽车价格预测任务概述.mp4 (34.32MB)
598-12-案例：缺失值填充.mp4 (67.16MB)
599-13-案例：特征相关性.mp4 (73.53MB)
60-5-分类决策边界展示分析.mp4 (46.65MB)
600-14-案例：预处理问题.mp4 (30.31MB)
601-15-案例：回归求解.mp4 (56.95MB)
602-1-假设检验基本思想.mp4 (33.44MB)
603-2-左右侧检验与双侧检验.mp4 (42.43MB)
604-3-Z检验基本原理.mp4 (17.33MB)
605-4-Z检验实例.mp4 (50.55MB)
606-5-T检验基本原理.mp4 (46.03MB)
607-6-T检验实例.mp4 (20.73MB)
608-7-T检验应用条件.mp4 (23.4MB)
609-8-卡方检验.mp4 (41.55MB)
61-6-多分类-softmax.mp4 (49.43MB)
610-9-假设检验中的两类错误.mp4 (40.8MB)
611-10-Python假设检验实例.mp4 (46.4MB)
612-11-Python卡方检验实例.mp4 (22.9MB)
613-1-相关分析概述.mp4 (27.58MB)
614-2-皮尔森相关系数.mp4 (23.08MB)
615-3-计算与检验.mp4 (51.83MB)
616-4-斯皮尔曼等级相关.mp4 (48.95MB)
617-5-肯德尔系数.mp4 (23.57MB)
618-6-质量相关分析.mp4 (42.87MB)
619-7-偏相关与复相关.mp4 (30.37MB)
62-1-KMEANS算法概述.mp4 (18.23MB)
620-1-方差分析概述.mp4 (18.33MB)
621-2-方差的比较.mp4 (39.53MB)
622-3-方差分析计算方法.mp4 (47.1MB)
623-4-方差分析中的多重比较.mp4 (25.89MB)
624-5-多因素方差分析.mp4 (34.61MB)
625-6-Python方差分析实例.mp4 (26.54MB)
626-1-层次聚类概述.mp4 (15.09MB)
627-2-层次聚类流程.mp4 (41.18MB)
628-3-层次聚类实例.mp4 (45.79MB)
629-1-贝叶斯分析概述.mp4 (26.49MB)
63-2-KMEANS工作流程.mp4 (14.07MB)
630-2-概率的解释.mp4 (21.72MB)
631-3-贝叶斯学派与经典统计学派的争论.mp4 (19.68MB)
632-4-贝叶斯算法概述.mp4 (11.21MB)
633-5-贝叶斯推导实例.mp4 (11.62MB)
634-7-贝叶斯解释.mp4 (33.11MB)
635-8-经典求解思路.mp4 (31.8MB)
636-9-MCMC概述.mp4 (40.95MB)
637-10-PYMC3概述.mp4 (21.54MB)
638-11-模型诊断.mp4 (38.27MB)
639-12-模型决策.mp4 (48.36MB)
64-3-KMEANS迭代可视化展示.mp4 (20.81MB)
640-1-RNN网络结构原理与问题.mp4 (17.14MB)
641-2-注意力结构历史故事介绍.mp4 (32.21MB)
642-3-self-attention要解决的问题.mp4 (26.39MB)
643-4-QKV的来源与作用.mp4 (27.31MB)
644-5-多头注意力机制的效果.mp4 (28.59MB)
645-6-位置编码与解码器.mp4 (28.33MB)
646-7-整体架构总结.mp4 (26.53MB)
647-8-BERT训练方式分析.mp4 (18.89MB)
648-1-时间序列预测要完成的任务.mp4 (31.83MB)
649-2-常用模块分析.mp4 (22.28MB)
65-4-DBSCAN聚类算法.mp4 (19.16MB)
650-3-论文要解决的问题分析.mp4 (28.12MB)
651-4-Query采样方法解读.mp4 (21.36MB)
652-5-probAttention计算流程.mp4 (27.78MB)
653-6-编码器全部计算流程.mp4 (21.51MB)
654-7-解码器流程分析.mp4 (22.48MB)
655-8-各种编码信息.mp4 (25.21MB)
656-1-项目使用说明.mp4 (54.49MB)
657-2-数据集解读.mp4 (44.7MB)
658-3-模型训练所需参数解读.mp4 (33.81MB)
659-4-数据集构建与读取方式.mp4 (40.64MB)
66-5-DBSCAN工作流程.mp4 (28.21MB)
660-5-数据处理相关模块.mp4 (40.63MB)
661-6-时间相关特征提取方法.mp4 (36.28MB)
662-7-dataloader构建实例.mp4 (37.32MB)
663-8-整体架构分析.mp4 (33.41MB)
664-9-编码器模块实现.mp4 (35.89MB)
665-10-核心采样计算方法.mp4 (45.83MB)
666-11-完成注意力机制计算模块.mp4 (26.06MB)
667-12-平均向量的作用.mp4 (30.84MB)
668-13-解码器预测输出.mp4 (58.53MB)
669-1-时序预测故事背景.mp4 (50.33MB)
67-6-DBSCAN可视化展示.mp4 (21.34MB)
670-2-论文核心思想解读.mp4 (51.58MB)
671-3-时序特征周期拆解.mp4 (60.97MB)
672-4-计算公式流程拆解.mp4 (41.85MB)
673-5-全部计算流程解读.mp4 (59.07MB)
674-6-周期间特征分析.mp4 (52.56MB)
675-7-源码流程解读.mp4 (40.4MB)
676-8-傅里叶变换流程.mp4 (29.9MB)
677-9-整体计算流程.mp4 (41.4MB)
678-1-业务应用场景介绍与分析.mp4 (28.36MB)
679-2-图神经网络建模解决思路与方法.mp4 (25.36MB)
68-Kmeans算法模块概述.mp4 (8.77MB)
680-3-传感器节点特征提取方法.mp4 (27.52MB)
681-4-图模型结合时间序列.mp4 (21.8MB)
682-5-ICU传感器数据集介绍.mp4 (23.95MB)
683-1-医疗数据处理与特征提取.mp4 (30.02MB)
684-2-时序特征与静态特征处理.mp4 (24.98MB)
685-3-序列长度处理与统一.mp4 (24.68MB)
686-4-数据预处理与输入特征构建.mp4 (24.45MB)
687-5-图结构样本构建.mp4 (27.51MB)
688-6-图注意力机制模块设计与实现.mp4 (28.47MB)
689-7-时序特征构建与总结.mp4 (48.48MB)
69-2-计算得到簇中心点.mp4 (21.38MB)
690-1-图注意力模块回顾.mp4 (21.96MB)
691-2-异构图基本结构通俗解读.mp4 (28.84MB)
692-3-MetaPath与基本计算流程分析.mp4 (20.88MB)
693-4-路径加权聚合得到节点特征.mp4 (21.26MB)
694-5-淘宝异构图分析.mp4 (19.8MB)
695-6-Link边预测方法解读.mp4 (23.6MB)
696-1-影评数据集读取与处理.mp4 (28.33MB)
697-2-点和边特征定义.mp4 (20.16MB)
698-3-边的切分与采样方式.mp4 (29.89MB)
699-4-异构图模型定义方法.mp4 (22.5MB)
70-3-样本点归属划分.mp4 (23.51MB)
700-1-KIE要完成的任务分析.mp4 (38.04MB)
701-2-任务流程分析概述.mp4 (59.38MB)
702-3-特征拼接与聚合.mp4 (54.25MB)
703-4-图结构中节点特征计算方法.mp4 (44.66MB)
704-5-消息传递计算方法.mp4 (73.75MB)
71-4-算法迭代更新.mp4 (25.06MB)
72-5-鸢尾花数据集聚类任务.mp4 (27.81MB)
73-6-聚类效果展示.mp4 (45.09MB)
74-1-Kmenas算法常用操作_20190805_232034.mp4 (33.02MB)
75-2-聚类结果展示_20190805_232030.mp4 (16.65MB)
76-3-建模流程解读_20190805_232032.mp4 (38.09MB)
77-4-不稳定结果_20190805_232028.mp4 (14.14MB)
78-5-评估指标-Inertia_20190805_232027.mp4 (33.9MB)
79-6-如何找到合适的K值_20190805_232026.mp4 (25.41MB)
80-7-轮廓系数的作用_20190805_232028.mp4 (33.78MB)
81-8-Kmenas算法存在的问题_20190805_23202.mp4 (24.97MB)
82-9-应用实例-图像分割_20190805_232021.mp4 (36.01MB)
83-10-半监督学习_20190805_232033.mp4 (43.11MB)
84-11-DBSCAN算法_20190805_232033.mp4 (36.61MB)
85-1-决策树算法概述.mp4 (22.72MB)
86-2-熵的作用.mp4 (20.59MB)
87-3-信息增益原理.mp4 (27.18MB)
88-4-决策树构造实例.mp4 (22.35MB)
89-5-信息增益率与gini系数.mp4 (16.7MB)
90-6-预剪枝方法.mp4 (23.65MB)
91-7-后剪枝方法.mp4 (21.45MB)
92-8-回归问题解决.mp4 (16.17MB)
93-1-整体模块概述.mp4 (10.77MB)
94-2-递归生成树节点.mp4 (25.48MB)
95-3-整体框架逻辑.mp4 (18.4MB)
96-4-熵值计算.mp4 (33.13MB)
97-5-数据集切分.mp4 (23.05MB)
98-6-完成树模型构建.mp4 (23.05MB)
99-7-测试算法效果.mp4 (18.21MB)
01-机器学习数据挖掘txt.txt (71B)
