实用数据挖掘与人工智能一月特训班（更新中）

01、课程：熟悉jupyter notebook [1.72G]

1、创建新的python环境.mp4 [95.53M]

10、安装决策树可视化工具graphviz（二）.mp4 [154.18M]

11、几个重要的工具包介绍（一）.mp4 [66.12M]

12、几个重要的工具包介绍（二）.mp4 [147.66M]

13、安装tensorflow与keras（一）.mp4 [86.44M]

14、安装tensorflow与keras（二）.mp4 [81.91M]

15、jupyter notebook的基本使用技巧.mp4 [97.94M]

16、markdown的基本技巧（一）.mp4 [120.69M]

17、markdown的基本技巧（二）.mp4 [70.99M]

2、python环境与版本（一）.mp4 [77.87M]

3、python环境与版本（二）.mp4 [140.83M]

4、python环境与版本（三）.mp4 [89.25M]

5、python环境与版本（四）.mp4 [97.54M]

6、python环境与版本（五）.mp4 [100.89M]

7、python环境与版本（六）.mp4 [129.60M]

8、python环境与版本（七）.mp4 [121.58M]

9、安装决策树可视化工具graphviz（一）.ts [81.63M]

02、课程：文献与代码管理工具及统计基础 [1.08G]

1、学习方法总结.mp4 [69.21M]

10、答疑（三）.mp4 [79.65M]

11、统计基础概述.mp4 [101.63M]

2、mendeley介绍及安装（一）.mp4 [96.98M]

3、mendeley介绍及安装（二）.mp4 [63.24M]

4、github介绍及安装.mp4 [138.98M]

5、github远端连接操作（一）.mp4 [133.60M]

6、github远端连接操作（二）.mp4 [146.71M]

7、github远端连接操作（三）.mp4 [116.54M]

8、答疑（一）.mp4 [91.25M]

9、答疑（二）.mp4 [68.66M]

03、课程：python基本数据类型 [1.82G]

1、课程概述.mp4 [125.95M]

10、python基本数据类型（一）.mp4 [147.55M]

11、python基本数据类型（二）.mp4 [128.05M]

12、python基本数据类型（三）.mp4 [89.96M]

13、python基本数据类型（四）.mp4 [103.19M]

14、python基本数据类型（五）.mp4 [100.14M]

15、python基本数据类型（六）.mp4 [149.00M]

16、python基本数据类型（七）.mp4 [123.94M]

17、python基本数据类型（八）.mp4 [109.75M]

2、计算机语言与程序概述（一）.mp4 [71.01M]

3、计算机语言与程序概述（二）.mp4 [140.39M]

4、为什么需要编程语言.mp4 [93.44M]

5、python能做什么.mp4 [109.87M]

6、课间答疑.mp4 [104.13M]

7、python2和python3的区别.mp4 [51.73M]

8、编程语言的元素.mp4 [105.44M]

9、致敬 hello world.mp4 [112.68M]

04、课程：函数与python基本数据结构 [1.35G]

1、函数（一）.mp4 [138.92M]

10、python基本数据结构（一）.mp4 [98.94M]

11、python基本数据结构（二）.mp4 [151.34M]

12、python基本数据结构（三）.mp4 [129.05M]

2、函数（二）.mp4 [88.57M]

3、函数（三）.mp4 [152.28M]

4、函数（四）.mp4 [102.05M]

5、函数（五）.mp4 [72.73M]

6、python编码结构（一）.mp4 [146.31M]

7、python编码结构（二）.mp4 [124.97M]

9、python模块和程序包.mp4 [174.24M]

05、课程：numpy的基本操作 [1.10G]

1、introduction to numpy.mp4 [136.23M]

10、array processing（二）.mp4 [118.18M]

11、save and load array.mp4 [44.96M]

2、create arrays.mp4 [138.86M]

3、basic operations of arrays.mp4 [138.40M]

4、lndexing ,slicing and iterating（一）.mp4 [80.23M]

5、lndexing ,slicing and iterating（二）.mp4 [108.28M]

6、lndexing ,slicing and iterating（三）.mp4 [64.68M]

7、matrix operations （一）.mp4 [122.94M]

8、matrix operations （二）.mp4 [100.73M]

9、array processing（一）.mp4 [71.64M]

06、课程：pandas的基本操作 [0.99G]

1、series.ts [117.96M]

10、slice data（二）.ts [99.42M]

11、data alignment.ts [80.34M]

12、rank and sort.ts [38.86M]

2、dataframe+titanic example（一）.ts [166.01M]

3、dataframe+titanic example（二）.ts [127.49M]

4、dataframe+titanic example（三）.ts [139.46M]

5、dataframe+titanic example（四）.ts [94.56M]

6、index objects【群】.ts [38.57M]

7、reindex.ts [35.92M]

8、drop data.ts [36.22M]

9、slice data（一）.ts [42.12M]

07、课程：matplotlib的基本操作 [683.96M]

1、matplotlib（一）.ts [82.40M]

2、matplotlib（二）.ts [81.68M]

3、matplotlib（三）.ts [77.91M]

4、matplotlib（四）.ts [83.88M]

5、matplotlib（五）.ts [76.67M]

6、aggregation（一）.ts [113.50M]

7、aggregation（二）.ts [106.45M]

8、aggregation（三）.ts [61.47M]

08、课程：什么是好的模型结果-cost function [1.46G]

1、如何定义一个模型结果的好坏？.ts [147.20M]

10、二分类问题-f1-score.ts [148.34M]

11、分类模型，如何衡量模型结果？.ts [120.11M]

12、imbalanced问题（一）.ts [70.20M]

13、imbalanced问题（二）.ts [101.87M]

2、连续变量的模型，如何来衡量模型结果？（一）.ts [69.81M]

3、连续变量的模型，如何来衡量模型结果？（二）.ts [145.87M]

4、二分类问题-假设检验，p-value（一）.ts [91.64M]

5、二分类问题-假设检验，p-value（二）.ts [113.86M]

6、二分类问题-roc & auc（一）.ts [143.07M]

7、二分类问题-roc & auc（二）.ts [127.37M]

8、什么是好的分类（一）.ts [134.51M]

9、二分类问题-召回率，准确率.ts [77.84M]

09、课程：线性回归 [1.52G]

1、知识回顾.ts [86.69M]

10、线性回归对样本及误差的要求和假设前提（一）.ts [139.39M]

11、线性回归对样本及误差的要求和假设前提（二）.ts [85.62M]

12、预测的confidence interval 和 prediction interval（一）.ts [140.87M]

13、预测的confidence interval 和 prediction interval（二）.ts [129.11M]

14、预测的confidence interval 和 prediction interval（三）.ts [101.21M]

15、imbalanced问题.ts [124.76M]

2、为什么要使用线性回归？.ts [95.39M]

3、如何计算线性回归？（一）.ts [77.43M]

4、如何计算线性回归？（二）.ts [119.58M]

5、问题解答.ts [66.21M]

6、由最小二乘法选出的直线有没有用？（一）.ts [82.00M]

7、由最小二乘法选出的直线有没有用？（二）.ts [107.64M]

8、线性回归参数估计的含义.ts [106.49M]

9、线性回归对数据的解释.ts [93.61M]

10、课程：逻辑回归及应用 [1.41G]

1、逻辑回归与线性回归.ts [77.53M]

10、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(五).ts [119.94M]

11、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(六).ts [80.54M]

12、更进一步：从逻辑回归到softmax（一）.ts [73.98M]

13、更进一步：从逻辑回归到softmax(二).ts [128.47M]

2、如何计算信用分数.ts [86.00M]

3、商家如何查看芝麻信用值？.ts [122.30M]

4、寻找最合理的参数-1设计cost function.ts [133.40M]

5、疑题解答.ts [121.19M]

6、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数（一）.ts [114.45M]

7、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(二).ts [120.89M]

8、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(三).ts [133.81M]

9、寻找最合理的参数-3. 计算最优参数(四).ts [133.52M]

11、课程：拟合与过拟合的定义 [1.42G]

1、拟合与过拟合.ts [151.17M]

10、方差的分解（一）.ts [133.74M]

11、方差的分解（二）.ts [86.31M]

12、bias与variance的分解.ts [148.78M]

2、对抗过拟合（一）.ts [105.52M]

3、对抗过拟合（二）.ts [144.40M]

4、对抗过拟合（三）.ts [82.47M]

5、python实现（一）.ts [114.12M]

6、python实现（二）.ts [133.43M]

7、正则化regularization.ts [133.84M]

8、ridge（一）.ts [82.15M]

9、ridge（二）.ts [140.87M]

12、课程：决策树模型 [1.21G]

1、什么是决策树？.ts [120.60M]

10、decision tree_example1（六）.ts [133.34M]

11、decision tree_example1（七）.ts [137.79M]

2、游戏中的决策树分析（一）.ts [100.60M]

3、游戏中的决策树分析（二）.ts [81.31M]

4、哪个问题分的最好？.ts [182.14M]

5、decision tree_example1（一）.ts [81.29M]

6、decision tree_example1（二）.ts [106.03M]

7、decision tree_example1（三）.ts [104.31M]

8、decision tree_example1（四）.ts [80.48M]

9、decision tree_example1（五）.ts [114.90M]

13、课程：pandas 数据操作与ensemble method 集成算法 [1.59G]

1、combining dataframes.ts [108.88M]

10、replace.ts [109.18M]

11、bagging (bootstrap aggregating).ts [86.01M]

12、boosting and ada boosting（一）.ts [113.62M]

13、boosting and ada boosting（二）.ts [126.36M]

14、gradient boosting.ts [125.32M]

2、mapping.ts [128.72M]

3、binning.ts [147.07M]

4、groupby on dict and series（一）.ts [98.65M]

5、groupby on dict and series（二）.ts [125.05M]

6、merge（一）.ts [137.28M]

7、merge（二）.ts [135.01M]

8、outliers.ts [88.38M]

9、pivoting.ts [103.53M]

14、课程：airbnb 数据分析 [1.43G]

1、airbnb介绍.ts [130.19M]

10、modeling（一）.ts [136.07M]

11、modeling（二）.ts [95.57M]

2、train and test 用户本身数据和营销渠道数据.ts [139.09M]

3、airbnb_dataexploration（一）.ts [136.01M]

4、airbnb_dataexploration（二）.ts [144.32M]

5、airbnb_dataexploration（三）.ts [143.59M]

6、airbnb_featureengineering（一）.ts [119.77M]

7、airbnb_featureengineering（二）.ts [144.04M]

8、airbnb_featureengineering（三）.ts [136.54M]

9、airbnb_featureengineering（四）.ts [137.59M]

15、课程：支持向量机（svm） [1.50G]

1、支持向量机简介与历史（一）.ts [117.78M]

10、支持向量机算法总结.ts [127.31M]

11、代码实战（一）.ts [141.72M]

12、代码实战（二）.ts [112.24M]

13、代码实战（三）.ts [109.02M]

2、支持向量机简介与历史（二）.ts [99.34M]

3、支持向量机分类与回归（一）.ts [121.24M]

4、支持向量机分类与回归（二）.ts [117.65M]

5、支持向量机分类与回归（三）.ts [104.41M]

6、对偶问题.ts [135.52M]

7、支持向量.ts [100.25M]

8、核函数.ts [113.18M]

9、正则化与软间隔.ts [137.77M]

16、课程：自然语言处理与nlp-代码实战 [1.62G]

1、历史.ts [114.95M]

10、深度学习（二）.ts [143.16M]

11、语言模型实战（一）.ts [81.82M]

12、语言模型实战（二）.ts [148.10M]

13、语言模型实战（三）.ts [120.70M]

14、语言模型实战（四）.ts [85.56M]

2、语言模型（一）.ts [118.57M]

3、语言模型（二）.ts [118.00M]

4、语言模型（三）.ts [91.72M]

5、语言模型（四）.ts [75.63M]

6、语言模型（五）.ts [138.76M]

7、语言模型评价.ts [147.62M]

8、隐马尔可夫模型.ts [146.83M]

9、深度学习（一）.ts [127.75M]

17、课程：文字处理与amazon评论nlp分析案例 [1.45G]

1、python文字处理基本操作回顾.ts [93.95M]

10、清理文字并建语料库（一）.ts [104.56M]

11、清理文字并建语料库（二）.ts [78.56M]

12、建模.ts [113.25M]

13、调用具体模型.ts [145.46M]

2、ascii,unicode解码与编码,utf-8（一）.ts [126.04M]

3、ascii,unicode解码与编码,utf-8（二）.ts [138.00M]

4、nltk工具包与特朗普的任职演讲.ts [132.60M]

5、计算词频.ts [106.43M]

6、读取文字.ts [116.91M]

7、整理标签（一）.ts [122.23M]

8、整理标签（二）.ts [86.05M]

9、整理标签（三）.ts [125.77M]

18、课程：网络基础概述 [1.50G]

1、网络基础概述.ts [62.87M]

10、什么是api（一）.ts [164.95M]

11、什么是api（二）.ts [145.17M]

12、如何找到api.ts [102.73M]

13、网络产品和现在网络程序.ts [41.44M]

14、答疑.ts [123.68M]

2、数据和数据库（一）.ts [118.61M]

3、数据和数据库（二）.ts [112.68M]

4、计算机网络知识普及（一）.ts [87.01M]

5、计算机网络知识普及（二）.ts [153.41M]

6、什么是网站.ts [153.72M]

7、静态网站和动态网站.ts [41.91M]

8、简单的网站服务程序（一）.ts [112.65M]

9、简单的网站服务程序（二）.ts [119.24M]

19、课程：网络爬虫入门 [1.46G]

1、网络爬虫概述.ts [106.46M]

10、弹幕爬虫（二）.ts [156.89M]

11、弹幕爬虫（三）.ts [97.60M]

12、弹幕爬虫（四）.ts [84.84M]

13、弹幕爬虫（五）.ts [68.83M]

14、弹幕爬虫（六）.ts [146.44M]

2、复习html.ts [50.75M]

3、强大的工具—requests.ts [118.62M]

4、强大的工具—beautifulsoup（一）.ts [81.26M]

5、强大的工具—beautifulsoup（二）.ts [104.31M]

6、charity watch（一）.ts [106.18M]

7、charity watch（二）.ts [141.09M]

8、charity watch（三）.ts [122.23M]

9、弹幕爬虫（一）.ts [114.44M]

20、课程：爬虫进阶 [804.31M]

1、write binary file.ts [134.75M]

2、read binary file.ts [30.05M]

3、静态文件获取（一）.ts [85.48M]

4、静态文件获取（二）.ts [96.46M]

5、认证授权（一）.ts [142.73M]

6、认证授权（二）.ts [50.98M]

7、认证授权（三）.ts [73.73M]

8、爬虫进阶扩展（一）.ts [76.55M]

9、爬虫进阶扩展（二）.ts [113.60M]

21、课程： 正则表达式 [760.77M]

1、常见代码.ts [133.86M]

2、基本语句（一）.ts [71.89M]

3、基本语句（二）.ts [79.75M]

4、字符匹配和分枝条件.ts [99.10M]

5、分组.ts [104.86M]

6、后向引用和零宽断言.ts [83.40M]

7、案例分析（一）.ts [65.90M]

8、案例分析（二）.ts [122.01M]

22、课程：贝叶斯统计 [1.49G]

1、联合概率.ts [96.95M]

10、贝叶斯公式垃圾短信识别程序（一）.ts [146.15M]

11、贝叶斯公式垃圾短信识别程序（二）.ts [77.95M]

12、贝叶斯公式垃圾短信识别程序（三）.ts [124.35M]

13、脑筋急转弯：三门问题（一）.ts [106.97M]

14、脑筋急转弯：三门问题（二）.ts [74.15M]

2、边缘概率.ts [66.74M]

3、条件概率.ts [139.16M]

4、联合概率、边缘概率和条件概率.ts [89.59M]

5、贝叶斯公式（一）.ts [134.55M]

6、贝叶斯公式（二）.ts [119.70M]

7、流感案例.ts [143.24M]

8、图形化理解.ts [114.34M]

9、案例分析.ts [95.79M]

23、课程：搜集用户信息与数据整合 [1.39G]

1、搜集用户发帖comment id（一）.ts [81.12M]

10、爬取用户信息（二）.ts [165.29M]

11、爬取用户信息（三）.ts [136.90M]

12、爬取用户信息（四）.ts [53.70M]

13、randomforest 重新采样（一）.ts [133.91M]

14、randomforest 重新采样（二）.ts [121.37M]

2、搜集用户发帖comment id（二）.ts [111.61M]

3、正向编码方法.ts [51.61M]

4、如何逆向解码（一）.ts [119.64M]

5、如何逆向解码（二）.ts [115.29M]

6、如何逆向解码（三）.ts [98.03M]

7、如何逆向解码（四）.ts [96.21M]

8、整理用户mid id.ts [35.23M]

9、爬取用户信息（一）.ts [101.31M]

资料包 [2.38G]

b47353e495322354017e3081a9b56db3.zip [2.38G]