【11472XLa140】Python与机器学习_39
课程目录：
10_2_8 案例：计算电极电势.mp4 (95.05MB)
11_2_9 文件读写.mp4 (440.57MB)
12_3_1 Python库简介.mp4 (356.43MB)
13_3_2 numpy库.mp4 (426.79MB)
14_3_3 pandas库.mp4 (129.26MB)
15_3_4 谱数据平滑与寻峰.mp4 (307.82MB)
16_4_1 机器学习简介.mp4 (210.72MB)
17_4_2 可视化.mp4 (161.3MB)
18_5_1 双金属吸附（一元线性回归）.mp4 (251.9MB)
19_5_2 HER活性预测（多元线性回归）.mp4 (165.49MB)
1_0_ 软件安装介绍.mp4 (17.72MB)
20_5_3 非线性回归（化学反应速率）.mp4 (191.85MB)
21_5_4 模型评价.mp4 (417.38MB)
22_5_5 决策树原理.mp4 (271.2MB)
23_5_6 小分子分类（决策树）.mp4 (334.62MB)
24_5_7 支持向量机原理.mp4 (154.88MB)
25_5_8 小分子分类（支持向量机）.mp4 (77.43MB)
26_6_1 预测d带中心（预处理）.mp4 (423.97MB)
27_6_2 预测d带中心（偏最小二乘）.mp4 (299.66MB)
28_6_3 预测d带中心（梯度提升回归）.mp4 (119.62MB)
29_6_4 预测d带中心（查看数据规律）.mp4 (316.47MB)
2_1_ Python简介.mp4 (181.62MB)
30_7_0 Materials Project数据库注册.mp4 (14.66MB)
31_7_1 matminer数据库简介.mp4 (203.51MB)
32_7_2 matminer数据库实操.mp4 (320.43MB)
33_7_3 高通量筛选.mp4 (404.06MB)
34_7_4 Materials Project数据库查看.mp4 (116.64MB)
35_7_5 在Python中使用Materials Project.mp4 (305.84MB)
36_8_1 预测体积模量（添加描述符）.mp4 (434.55MB)
37_8_2 预测体积模量（决策树算法）.mp4 (180.93MB)
38_8_3 预测体积模量（随机森林算法）.mp4 (431.1MB)
39_9 机器学习前沿.mp4 (277.75MB)
3_2_1 数据类型与运算符.mp4 (113.91MB)
4_2_2 列表.mp4 (117.33MB)
5_2_3 元组、集合、字典.mp4 (128.29MB)
6_2_4 选择结构.mp4 (48.42MB)
7_2_5 while循环.mp4 (158.03MB)
8_2_6 for循环.mp4 (185.7MB)
9_2_7 函数.mp4 (154.55MB)
