Python核心教程之数据挖掘和人工智能

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┣━━1-8 Numpy08.mp4
┣━━1-1 Ipython入门01.mp4
┣━━1-2 Ipython入门02.mp4
┣━━1-4 Numpy04.mp4
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┣━━1-6 Numpy06.mp4
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┣━━1-3 Ipython入门03.mp4
┣━━2-8 Dataframe08.mp4
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┣━━3-3 Numpy傅里叶03.mp4
┣━━3-5 Pandas-多层索引05.mp4
┣━━3-9 Pandas-merge09.mp4
┣━━3-7 Pandas-数据合并Concat与append07.mp4
┣━━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.mp4
┣━━4-4 Pandas数据处理04.mp4
┣━━4-5 美国人口数据分析05.mp4
┣━━4-2 Pandas数据处理02.mp4
┣━━4-8 苹果股价分析08.mp4
┣━━4-1 Pandas数据处理01.mp4
┣━━4-3 Pandas数据处理03.mp4
┣━━4-7 美国人口数据分析07.mp4
┣━━4-9 苹果股价分析09.mp4
┣━━5-5 Scipy05.mp4
┣━━5-3 美国选举政治献金03.mp4
┣━━5-2 美国选举政治献金.mp4
┣━━5-1 美国选举政治献金01.mp4
┣━━5-7 Scipy07.mp4
┣━━5-4 Scipy04.mp4
┣━━5-9 pandas绘图函数09.mp4
┣━━5-6 Scipy06.mp4
┣━━5-10 pandas绘图函数10.mp4
┣━━5-8 Scipy08.mp4
┣━━6-6 Matplotlib06.mp4
┣━━6-4 Matplotlib04.mp4
┣━━6-5 Matplotlib05.mp4
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┣━━6-1 Matplotlib01.mp4
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┣━━7-8 城市气候与海洋关系08.mp4
┣━━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
┣━━7-4 Matplotlib2-04.mp4
┣━━7-2 Matplotlib2-02.mp4
┣━━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
┣━━8-2 Knn-2分类02.mp4
┣━━8-3 Knn-2分类03.mp4
┣━━9-10 线性回归10.mp4
┣━━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
┣━━9-7 线性回归07.mp4
┣━━9-4 线性回归04.mp4
┣━━9-8 线性回归08.mp4
┣━━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
┣━━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.mp4
┣━━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.mp4
┣━━11-5 贝叶斯原理05.mp4
┣━━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
┣━━12-7 Kmeans-自动分类make Blobs07.mp4
┣━━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.mp4
┣━━13-1 KMeans-足球和常见错误01.mp4
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┣━━13-3 KMeans-足球和常见错误03.mp4
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┣━━14-2 汽车数据推荐度预测02.mp4
┣━━14-1 KMeans压缩图片01.mp4
┣━━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
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┣━━15-4 TensorFlow入门04.mp4
┣━━15-2 TensorFlow基础操作02.mp4
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