目录：
1-7 Numpy07.mp4
1-8 Numpy08.mp4
1-1 Ipython入门01.mp4
1-2 Ipython入门02.mp4
1-4 Numpy04.mp4
1-9 Numpy09.mp4
1-6 Numpy06.mp4
1-5 Numpy05.mp4
1-3 Ipython入门03.mp4
2-8 Dataframe08.mp4
2-1 Numpy01.mp4
2-5 Dataframe05.mp4
2-3 Series03 .mp4
2-4 Series04.mp4
2-2 Numpy02.mp4
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
6-7 Matplotlib07.mp4
6-10 Matplotlib10.mp4
6-1 Matplotlib01.mp4
6-9 Matplotlib09.mp4
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
13-7 人脸识别07.mp4
13-3 KMeans-足球和常见错误03.mp4
13-2 KMeans-足球和常见错误02.mp4
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
15-6 TensorFlow线性回归06.mp4
15-4 TensorFlow入门04.mp4
15-2 TensorFlow基础操作02.mp4
cover.jpg
评论0