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    最新人工智能科学家与数据挖掘专家大实战课程 打造智能大数据工程师 超全面的视频

    [★★★资源简介★★★]

    最新人工智能科学家与数据挖掘专家大实战课程 打造智能大数据工程师 超全面的视频
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    最新人工智能科学家与数据挖掘专家大实战课程 打造智能大数据工程师 超全面的视频
    最新人工智能科学家与数据挖掘专家大实战课程 打造智能大数据工程师 超全面的视频
    人工智能科学家与数据挖掘专家大实战课程的内容非常强悍与丰富,课程开篇优雅的介绍了Jupyter技术,接着进行了Python的快速讲解,但比较粗略,这部分基础不扎实的同学可以在论坛其他Python课程中进行基础充电。接着进行了非常多大数据库的教学,大数据模型和机器学习与深度学习的进阶课程,讲师将课程分为两部分,下部分的课程主要集中在了项目的实战课程,而仅仅上部分的内容就达到了快40G的容量,内容非常丰富,很值得参考学习。
    ===============课程目录===============

    ├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.10、安装决策树可视化工具Graphviz(二).mp4
    ├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.11、几个重要的工具包介绍(一).mp4
    ├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.12、几个重要的工具包介绍(二).mp4
    ├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.13、安装TensorFlow与Keras(一).mp4
    ├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.14、安装TensorFlow与Keras(二).mp4
    ├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.15、Jupyter notebook的基本使用技巧.mp4
    ├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.16、Markdown的基本技巧(一).mp4
    ├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.17、Markdown的基本技巧(二).mp4
    ├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.1、创建新的Python环境.mp4
    ├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.2、Python环境与版本(一).mp4
    ├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.3、Python环境与版本(二).mp4
    ├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.4、Python环境与版本(三).mp4
    ├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.5、Python环境与版本(四).mp4
    ├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.6、Python环境与版本(五).mp4
    ├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.7、Python环境与版本(六).mp4
    ├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.8、Python环境与版本(七).mp4
    ├─1、课程:熟悉Jupyter notebook.9、安装决策树可视化工具Graphviz(一).mp4
    ├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.10、答疑(三).mp4
    ├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.11、统计基础概述.mp4
    ├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.1、学习方法总结.mp4
    ├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.2、Mendeley介绍及安装(一).mp4
    ├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.3、Mendeley介绍及安装(二).mp4
    ├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.4、GitHub介绍及安装.mp4
    ├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.5、GitHub远端连接操作(一).mp4
    ├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.6、GitHub远端连接操作(二).mp4
    ├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.7、GitHub远端连接操作(三).mp4
    ├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.8、答疑(一).mp4
    ├─2、课程:文献与代码管理工具及统计基础.9、答疑(二).mp4
    ├─3、课程:Python基本数据类型.10、Python基本数据类型(一).mp4
    ├─3、课程:Python基本数据类型.11、Python基本数据类型(二).mp4
    ├─3、课程:Python基本数据类型.12、Python基本数据类型(三).mp4
    ├─3、课程:Python基本数据类型.13、Python基本数据类型(四).mp4
    ├─3、课程:Python基本数据类型.14、Python基本数据类型(五).mp4
    ├─3、课程:Python基本数据类型.15、Python基本数据类型(六).mp4
    ├─3、课程:Python基本数据类型.16、Python基本数据类型(七).mp4
    ├─3、课程:Python基本数据类型.17、Python基本数据类型(八).mp4
    ├─3、课程:Python基本数据类型.1、课程概述.mp4
    ├─3、课程:Python基本数据类型.2、计算机语言与程序概述(一).mp4
    ├─3、课程:Python基本数据类型.3、计算机语言与程序概述(二).mp4
    ├─3、课程:Python基本数据类型.4、为什么需要编程语言.mp4
    ├─3、课程:Python基本数据类型.5、Python能做什么.mp4
    ├─3、课程:Python基本数据类型.6、课间答疑.mp4
    ├─3、课程:Python基本数据类型.7、Python2和Python3的区别.mp4
    ├─3、课程:Python基本数据类型.8、编程语言的元素.mp4
    ├─3、课程:Python基本数据类型.9、致敬 Hello World.mp4
    ├─4、课程:函数与Python基本数据结构.10、Python基本数据结构(一).mp4
    ├─4、课程:函数与Python基本数据结构.1、函数(一).mp4
    ├─4、课程:函数与Python基本数据结构.2、函数(二).mp4
    ├─4、课程:函数与Python基本数据结构.3、函数(三).mp4
    ├─4、课程:函数与Python基本数据结构.4、函数(四).mp4
    ├─4、课程:函数与Python基本数据结构.5、函数(五).mp4
    ├─4、课程:函数与Python基本数据结构.6、Python编码结构(一).mp4
    ├─4、课程:函数与Python基本数据结构.7、Python编码结构(二).mp4
    ├─4、课程:函数与Python基本数据结构.8、Python编码结构(三).mp4
    ├─4、课程:函数与Python基本数据结构.9、Python模块和程序包.mp4
    (2)\PART2;目录中文件数:67个
    ├─10、课程:逻辑回归及应用.1、逻辑回归与线性回归.mp4
    ├─4、课程:函数与Python基本数据结构.11、Python基本数据结构(二).mp4
    ├─4、课程:函数与Python基本数据结构.12、Python基本数据结构(三).mp4
    ├─5、课程:Numpy的基本操作.11、Save and Load Array.mp4
    ├─5、课程:Numpy的基本操作.1、Introduction to Numpy.mp4
    ├─5、课程:Numpy的基本操作.2、Create Arrays.mp4
    ├─5、课程:Numpy的基本操作.3、Basic Operations of Arrays.mp4
    ├─5、课程:Numpy的基本操作.4、lndexing ,Slicing and Iterating(一).mp4
    ├─5、课程:Numpy的基本操作.5、lndexing ,Slicing and Iterating(二).mp4
    ├─5、课程:Numpy的基本操作.6、lndexing ,Slicing and Iterating(三).mp4
    ├─5、课程:Numpy的基本操作.7、Matrix Operations --(一).mp4
    ├─5、课程:Numpy的基本操作.8、Matrix Operations --(二).mp4
    ├─5、课程:Numpy的基本操作.9、Array processing(一).mp4
    ├─6、课程:Pandas的基本操作.10、Slice Data(二).mp4
    ├─6、课程:Pandas的基本操作.11、Data Alignment.mp4
    ├─6、课程:Pandas的基本操作.12、Rank and Sort.mp4
    ├─6、课程:Pandas的基本操作.1、Series.mp4
    ├─6、课程:Pandas的基本操作.2、DataFrame+Titanic Example(一).mp4
    ├─6、课程:Pandas的基本操作.3、DataFrame+Titanic Example(二).mp4
    ├─6、课程:Pandas的基本操作.4、DataFrame+Titanic Example(三).mp4
    ├─6、课程:Pandas的基本操作.5、DataFrame+Titanic Example(四).mp4
    ├─6、课程:Pandas的基本操作.6、Index Objects.mp4
    ├─6、课程:Pandas的基本操作.7、Reindex.mp4
    ├─6、课程:Pandas的基本操作.9、Slice Data(一).mp4
    ├─7、课程:Matplotlib的基本操作.1、Matplotlib(一).mp4
    ├─7、课程:Matplotlib的基本操作.2、Matplotlib(二).mp4
    ├─7、课程:Matplotlib的基本操作.3、Matplotlib(三).mp4
    ├─7、课程:Matplotlib的基本操作.4、Matplotlib(四).mp4
    ├─7、课程:Matplotlib的基本操作.5、Matplotlib(五).mp4
    ├─7、课程:Matplotlib的基本操作.6、Aggregation(一).mp4
    ├─7、课程:Matplotlib的基本操作.7、Aggregation(二).mp4
    ├─7、课程:Matplotlib的基本操作.8、Aggregation(三).mp4
    ├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.10、二分类问题-F1-score.mp4
    ├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.11、分类模型,如何衡量模型结果?.mp4
    ├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.12、imbalanced问题(一).mp4
    ├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.13、imbalanced问题(二).mp4
    ├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.1、如何定义一个模型结果的好坏?.mp4
    ├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.2、连续变量的模型,如何来衡量模型结果?(一).mp4
    ├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.3、连续变量的模型,如何来衡量模型结果?(二).mp4
    ├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.4、二分类问题-假设检验,p-value(一).mp4
    ├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.5、二分类问题-假设检验,p-value(二).mp4
    ├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.6、二分类问题-ROC & AUC(一).mp4
    ├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.7、二分类问题-ROC & AUC(二).mp4
    ├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.8、什么是好的分类(一).mp4
    ├─8、课程:什么是好的模型结果-cost function.9、二分类问题-召回率,准确率.mp4
    ├─9、课程:线性回归.10、线性回归对样本及误差的要求和假设前提(一).mp4
    ├─9、课程:线性回归.11、线性回归对样本及误差的要求和假设前提(二).mp4
    ├─9、课程:线性回归.12、预测的confidence interval 和 prediction interval(一).mp4
    ├─9、课程:线性回归.13、预测的confidence interval 和 prediction interval(二).mp4
    ├─9、课程:线性回归.14、预测的confidence interval 和 prediction interval(三).mp4
    ├─9、课程:线性回归.15、imbalanced问题.mp4
    ├─9、课程:线性回归.1、知识回顾.mp4
    ├─9、课程:线性回归.2、为什么要使用线性回归?.mp4
    ├─9、课程:线性回归.3、如何计算线性回归?(一).mp4
    ├─9、课程:线性回归.4、如何计算线性回归?(二).mp4
    ├─9、课程:线性回归.5、问题解答.mp4
    ├─9、课程:线性回归.6、由最小二乘法选出的直线有没有用?(一).mp4
    ├─9、课程:线性回归.7、由最小二乘法选出的直线有没有用?(二).mp4
    ├─9、课程:线性回归.8、线性回归参数估计的含义.mp4
    ├─9、课程:线性回归.9、线性回归对数据的解释.mp4
    (3)\PART3;目录中文件数:59个
    ├─10、课程:逻辑回归及应用.10、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(五).mp4
    ├─10、课程:逻辑回归及应用.11、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(六).mp4
    ├─10、课程:逻辑回归及应用.12、更进一步:从逻辑回归到SoftMax(一).mp4
    ├─10、课程:逻辑回归及应用.13、更进一步:从逻辑回归到SoftMax(二).mp4
    ├─10、课程:逻辑回归及应用.2、如何计算信用分数.mp4
    ├─10、课程:逻辑回归及应用.3、商家如何查看芝麻信用值?.mp4
    ├─10、课程:逻辑回归及应用.4、寻找最合理的参数-1设计Cost Function.mp4
    ├─10、课程:逻辑回归及应用.5、疑题解答.mp4
    ├─10、课程:逻辑回归及应用.6、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(一).mp4
    ├─10、课程:逻辑回归及应用.7、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(二).mp4
    ├─10、课程:逻辑回归及应用.8、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(三).mp4
    ├─10、课程:逻辑回归及应用.9、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(四).mp4
    ├─11、课程:拟合与过拟合的定义.10、方差的分解(一).mp4
    ├─11、课程:拟合与过拟合的定义.11、方差的分解(二).mp4
    ├─11、课程:拟合与过拟合的定义.12、Bias与Variance的分解.mp4
    ├─11、课程:拟合与过拟合的定义.1、拟合与过拟合.mp4
    ├─11、课程:拟合与过拟合的定义.2、对抗过拟合(一).mp4
    ├─11、课程:拟合与过拟合的定义.3、对抗过拟合(二).mp4
    ├─11、课程:拟合与过拟合的定义.4、对抗过拟合(三).mp4
    ├─11、课程:拟合与过拟合的定义.5、Python实现(一).mp4
    ├─11、课程:拟合与过拟合的定义.6、Python实现(二).mp4
    ├─11、课程:拟合与过拟合的定义.7、正则化Regularization.mp4
    ├─11、课程:拟合与过拟合的定义.8、Ridge(一).mp4
    ├─11、课程:拟合与过拟合的定义.9、Ridge(二).mp4
    ├─12、课程:决策树模型.10、Decision Tree_example1(六).mp4
    ├─12、课程:决策树模型.11、Decision Tree_example1(七).mp4
    ├─12、课程:决策树模型.1、什么是决策树?.mp4
    ├─12、课程:决策树模型.2、游戏中的决策树分析(一).mp4
    ├─12、课程:决策树模型.3、游戏中的决策树分析(二).mp4
    ├─12、课程:决策树模型.4、哪个问题分的最好?.mp4
    ├─12、课程:决策树模型.5、Decision Tree_example1(一).mp4
    ├─12、课程:决策树模型.6、Decision Tree_example1(二).mp4
    ├─12、课程:决策树模型.7、Decision Tree_example1(三).mp4
    ├─12、课程:决策树模型.8、Decision Tree_example1(四).mp4
    ├─12、课程:决策树模型.9、Decision Tree_example1(五).mp4
    ├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.10、Replace.mp4
    ├─13、课程:Pandas 数据操作与Ensemble Method 集成算法.11、Bagging (Bootstrap aggregating).mp4

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