Python数据分析与机器学习实战

〖课程介绍〗:

Python数据分析与机器学习实战

〖课程目录〗:
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时001.课程介绍（主题与大纲）.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时002.机器学习概述.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时003.使用Anaconda安装python环境.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时004.课程数据，代码，PPT（在参考资料界面）.swf
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时005.科学计算库Numpy.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时006.Numpy基础结构.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时007.Numpy矩阵基础.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时008.Numpy常用函数.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时009.矩阵常用操作.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时010.不同复制操作对比.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时011.Pandas数据读取.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时012.Pandas索引与计算.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时013.Pandas数据预处理实例.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时014.Pandas常用预处理方法.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时015.Pandas自定义函数.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时016.Series结构.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时017.折线图绘制.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时018.子图操作.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时019.条形图与散点图.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时020.柱形图与盒图.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时021.细节设置.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时022.Seaborn简介.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时023.整体布局风格设置.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时024.风格细节设置.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时025.调色板.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时026.调色板.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时027.调色板颜色设置.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时028.单变量分析绘图.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时029.回归分析绘图.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时030.多变量分析绘图.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时031.分类属性绘图.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时032.Facetgrid使用方法.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时033.Facetgrid绘制多变量.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时034.热度图绘制.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时035.回归算法综述.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时036.回归误差原理推导.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时037.回归算法如何得出最优解.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时038.基于公式推导完成简易线性回归.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时039.逻辑回归与梯度下降.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时040.使用梯度下降求解回归问题.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时041.决策树算法综述.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时100.PCA实例.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时101.SVD奇异值分解原理.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时102.SVD推荐系统应用实例.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时103.使用python库分析汽车油耗效率.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时104.使用scikit-learn库建立回归模型.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时105.使用逻辑回归改进模型效果.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时106..模型效果衡量标准.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时107.ROC指标与测试集的价值.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时108.交叉验证.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时109.多类别问题.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时110.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时111.特征数据可视化展示.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时112.数据预处理.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时113.使用Scikit-learn建立模型.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时114.船员数据分析.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时115.数据预处理.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时116.使用回归算法进行预测.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时117.使用随机森林改进模型.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时118.随机森林特征重要性分析.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时119.案例背景和目标.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时120.样本不均衡解决方案.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时121.下采样策略.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时122.交叉验证.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时123.模型评估方法.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时124.正则化惩罚.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时125.逻辑回归模型.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时126.混淆矩阵.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时127.逻辑回归阈值对结果的影响.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时128.SMOTE样本生成策略.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时129.文本分析与关键词提取.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时130.相似度计算.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时131.新闻数据与任务简介.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时132.TF-IDF关键词提取.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时133.LDA建模.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时134.基于贝叶斯算法进行新闻分类.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时135.章节简介.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时136.Pandas生成时间序列.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时137.Pandas数据重采样.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时138.Pandas滑动窗口.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时139.数据平稳性与差分法.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时140.ARIMA模型.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时141.相关函数评估方法.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时142.建立ARIMA模型.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时143.参数选择.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时144.股票预测案例.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时145.使用tsfresh库进行分类任务.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时146.维基百科词条EDA.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时147.使用Gensim库构造词向量.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时148.维基百科中文数据处理.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时149.Gensim构造word2vec模型.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时150.测试模型相似度结果.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时151.数据清洗过滤无用特征.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时152.数据预处理.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时153.获得最大利润的条件与做法.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时154.预测结果并解决样本不均衡问题.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时155.数据背景介绍.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时156.数据预处理.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时157.尝试多种分类器效果.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时158.结果衡量指标的意义.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时159.应用阈值得出结果.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时160.内容简介.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时161.数据背景介绍.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时162.数据读取与预处理.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时163.数据切分模块.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时164.缺失值可视化分析.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时165.特征可视化展示.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时166.多特征之间关系分析.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时167.报表可视化分析.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时168.红牌和肤色的关系.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时169.数据背景简介.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时170.数据切片分析.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时171.单变量分析.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时172.峰度与偏度.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时173.数据对数变换.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时174.数据分析维度.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时175.变量关系可视化展示.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时176.建立特征工程.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时177.特征数据预处理.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时178.应用聚类算法得出异常IP点.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时42.决策树熵原理.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时43.决策树构造实例.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时44.信息增益原理.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时45.信息增益率的作用.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时46.决策树剪枝策略.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时47.随机森林模型.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时48.决策树参数详解.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时49.贝叶斯算法概述.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时50.贝叶斯推导实例.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时51.贝叶斯拼写纠错实例.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时52.垃圾邮件过滤实例.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时53.贝叶斯实现拼写检查器.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时54.支持向量机要解决的问题.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时55.支持向量机目标函数.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时56.支持向量机目标函数求解.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时57.支持向量机求解实例.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时58.支持向量机软间隔问题.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时59.支持向量核变换.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时60.SMO算法求解支持向量机.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时61.初识神经网络.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时62.计算机视觉所面临的挑战.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时63.K近邻尝试图像分类.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时64.超参数的作用.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时65.线性分类原理.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时66.神经网络-损失函数.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时67.神经网络-正则化惩罚项.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时68.神经网络-softmax分类器.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时69.神经网络-最优化形象解读.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时70.神经网络-梯度下降细节问题.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时71.神经网络-反向传播.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时72.神经网络架构.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时73.神经网络实例演示.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时74.神经网络过拟合解决方案.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时75.感受神经网络的强大.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时76.集成算法思想.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时77.xgboost基本原理.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时78.xgboost目标函数推导.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时79.xgboost求解实例.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时80.xgboost安装.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时81.xgboost实战演示.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时82.Adaboost算法概述.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时83.自然语言处理与深度学习加微信ff1318860.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时84.语言模型.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时85.-N-gram模型.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时86.词向量.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时87.神经网络模型.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时88.Hierarchical.Softmax.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时89.CBOW模型实例.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时90.CBOW求解目标.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时91.梯度上升求解.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时92.负采样模型.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时93.无监督聚类问题.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时94.聚类结果与离群点分析.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时95.K-means聚类案例对NBA球员进行评估.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时96.使用Kmeans进行图像压缩.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时97.K近邻算法原理.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时98.K近邻算法代码实现.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\python数据分析与机器学习实战\课时99.PCA基本原理.flv_d.flv
Python数据分析与机器学习实战\附件\机器学习算法PPT.pdf
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料.txt
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\Kmeans
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\PCA降维
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\Python文本分析
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\Python时间序列
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\word2vec
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\Xgboost
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\信用卡欺诈检测
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\决策树
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\可视化库Seaborn
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\探索性数据分析
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\推荐系统
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\支持向量机
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\机器学习算法
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\机器学习算法课件.pdf
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\泰坦尼克船员获救
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\用户流失预警(1)
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\神经网络
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\科比数据集分析
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\聚类
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\股价预测
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\贝叶斯
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\贷款利润最大化
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\逻辑回归
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\numpy
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\pandas
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\plt
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\numpy\.ipynb_checkpoints
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\numpy\numpy_1.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\numpy\numpy_2.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\numpy\NUMPY_3.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\numpy\numpy_4.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\numpy\numpy_5.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\numpy\Untitled.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\numpy\Untitled1.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\numpy\world_alcohol.csv
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\numpy\world_alcohol.txt
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\numpy\.ipynb_checkpoints\numpy_1-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\numpy\.ipynb_checkpoints\numpy_2-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\numpy\.ipynb_checkpoints\NUMPY_3-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\numpy\.ipynb_checkpoints\numpy_4-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\numpy\.ipynb_checkpoints\numpy_5-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\numpy\.ipynb_checkpoints\Untitled-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\numpy\.ipynb_checkpoints\Untitled1-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\pandas\.ipynb_checkpoints
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\pandas\data-master
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\pandas\fandango_score_comparison.csv
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\pandas\food_info.csv
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\pandas\padas_3.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\pandas\pandas_1.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\pandas\pandas_2.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\pandas\pandas_4.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\pandas\pandas_5.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\pandas\pandas_6.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\pandas\thanksgiving-2015-poll-data.csv
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\pandas\titanic_train.csv
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\pandas\.ipynb_checkpoints\padas_3-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\pandas\.ipynb_checkpoints\pandas_1-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\pandas\.ipynb_checkpoints\pandas_2-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\pandas\.ipynb_checkpoints\pandas_4-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\pandas\.ipynb_checkpoints\pandas_5-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\pandas\.ipynb_checkpoints\pandas_6-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\pandas\data-master\fandango_score_comparison.csv
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\plt\.ipynb_checkpoints
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\plt\fandango_scores.csv
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\plt\jg_Awebex_Acom_Acn,jg,532830847,-197360242,MC,0-0,SDJTSwAAAAJZj_O_c3zEt1qzFj8abfdSRxWUuIFax_xQ09nC6c9OwA2_webex.exe
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\plt\percent-bachelors-degrees-women-usa.csv
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\plt\plt_1.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\plt\plt_2.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\plt\plt_3.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\plt\plt_4.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\plt\plt_5.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\plt\plt_6.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\plt\plt_7.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\plt\train.csv
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\plt\UNRATE.csv
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\plt\数据和代码.zip
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\plt\.ipynb_checkpoints\plt_1-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\plt\.ipynb_checkpoints\plt_2-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\plt\.ipynb_checkpoints\plt_3-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\plt\.ipynb_checkpoints\plt_4-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\plt\.ipynb_checkpoints\plt_5-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\plt\.ipynb_checkpoints\plt_6-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\3个python库代码数据\plt\.ipynb_checkpoints\plt_7-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\Kmeans\codebook_test.npy
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\Kmeans\compressed_test.jpg
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\Kmeans\compressed_tiger.png
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\Kmeans\test.jpg
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\Kmeans\test2.jpg
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\Kmeans\tiger.png
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\Kmeans\Untitled.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\PCA降维\PCA.zip
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\Python文本分析\Python文本分析.pdf
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\Python文本分析\Python文本分析.zip
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\Python文本分析\搜狗新闻语料
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\Python文本分析\贝叶斯算法.pdf
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\Python文本分析\搜狗新闻语料\test.txt
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\Python文本分析\搜狗新闻语料\train.txt
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\Python文本分析\搜狗新闻语料\val.txt
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\Python时间序列\Python时间序列.zip
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\Python时间序列\时间序列分析.pdf
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\.ipynb_checkpoints
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\114_congress.csv
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\admissions.csv
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\auto-mpg.data
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\cleaned_loans2007.csv
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\cleaned_loans_2007.csv
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\filtered_loans_2007.csv
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\income.csv
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\iris.csv
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\loans_2007.csv
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\ml_1_introduce.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\ml_2_logistic-regression.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\ml_3_logisticRes.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\ml_4_Cross-validation.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\ml_5_kcross.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\ml_6_clustering.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\ml_7_mulabel.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\ml_8_overfit.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\ml_9_k-means.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\ml_9_KMEANS.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\ml_buildDecisionTree.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\ml_decisionTree.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\ml_DTandRandmoF_scikieLearn.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\ml_GradientDescent.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\ml_kmeans_nba.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\ml_loanProject.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\ml_neuralnetwork.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\ml_randomForest.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\nba_2013.csv
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\pga.csv
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\Untitled.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\.ipynb_checkpoints\ml_1_introduce-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\.ipynb_checkpoints\ml_2_logistic-regression-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\.ipynb_checkpoints\ml_3_logisticRes-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\.ipynb_checkpoints\ml_4_Cross-validation-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\.ipynb_checkpoints\ml_5_kcross-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\.ipynb_checkpoints\ml_6_clustering-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\.ipynb_checkpoints\ml_7_mulabel-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\.ipynb_checkpoints\ml_8_overfit-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\.ipynb_checkpoints\ml_9_k-means-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\.ipynb_checkpoints\ml_9_KMEANS-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\.ipynb_checkpoints\ml_buildDecisionTree-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\.ipynb_checkpoints\ml_decisionTree-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\.ipynb_checkpoints\ml_DTandRandmoF_scikieLearn-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\.ipynb_checkpoints\ml_GradientDescent-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\.ipynb_checkpoints\ml_kmeans_nba-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\.ipynb_checkpoints\ml_loanProject-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\.ipynb_checkpoints\ml_neuralnetwork-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\.ipynb_checkpoints\ml_randomForest-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\python机器学习案例\machineLearning\.ipynb_checkpoints\Untitled-checkpoint.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\word2vec\Gensim-代码.zip
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\word2vec\gensim训练model.zip
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\word2vec\tensorflow-word2vec.zip
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\word2vec\word2vec.pdf
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\word2vec\word2vec.zip
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\word2vec\维基百科中文数据.zip
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\Xgboost\pima-indians-diabetes.csv
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\Xgboost\xgtest.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\信用卡欺诈检测\欺诈检测.zip
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\决策树\决策树鸢尾花.zip
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\可视化库Seaborn\4-REG.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\可视化库Seaborn\5-category.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\可视化库Seaborn\6-FacetGrid.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\可视化库Seaborn\7-Heatmap.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\可视化库Seaborn\f1.png
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\可视化库Seaborn\iris.data
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\可视化库Seaborn\Seaborn-1Style.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\可视化库Seaborn\Seaborn-2Color.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\可视化库Seaborn\Seaborn-3Var.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\可视化库Seaborn\Untitled.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\探索性数据分析\探索性数据分析.zip
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\推荐系统\推荐系统.pdf
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\推荐系统\推荐系统.zip
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\支持向量机\SMO
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\支持向量机\Untitled.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\支持向量机\SMO\simple_svm.py
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\支持向量机\SMO\SVM.py
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\支持向量机\SMO\svmMLiA.py
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\支持向量机\SMO\testSet.txt
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\支持向量机\SMO\testSetRBF.txt
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\支持向量机\SMO\testSetRBF2.txt
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\机器学习算法\回归算法
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\机器学习算法\回归算法\梯度下降求解逻辑回归.zip
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\机器学习算法\回归算法\线性回归.pdf
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\泰坦尼克船员获救\taitannike.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\泰坦尼克船员获救\test.csv
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\泰坦尼克船员获救\titanic_train.csv
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\用户流失预警(1)\churn.csv
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\用户流失预警(1)\churn.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\神经网络\感受神经网络的强大代码.zip
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\科比数据集分析\科比数据.zip
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\聚类\kmeans-dbscan.zip
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\股价预测\Combined_News_DJIA.csv
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\股价预测\股价.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\贝叶斯\big.txt
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\贝叶斯\Untitled.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\贝叶斯\贝叶斯算法.pptx
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\贷款利润最大化\cleaned_loans2007.csv
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\贷款利润最大化\cleaned_loans_2007.csv
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\贷款利润最大化\filtered_loans_2007.csv
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\贷款利润最大化\LoanStats3a.csv
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\贷款利润最大化\loans_2007.csv
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\贷款利润最大化\ml_loanProject.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\逻辑回归\linear_regression.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\逻辑回归\ml_GradientDescent.ipynb
Python数据分析与机器学习实战\附件\资料\逻辑回归\pga.csv