TA的每日心情 | 开心 2024-9-19 21:14 |
---|
签到天数: 757 天 [LV.10]以坛为家III
管理员
- 积分
- 1312455
|
资源详情
实用数据挖掘与人工智能一月特训班课程.百度网盘下载
课程目录:
课程视频
1、课程:熟悉Jupyternotebook
1、创建新的Python环境.ts
2、Python环境与版本(一).ts
3、Python环境与版本(二).ts
4、Python环境与版本(三).ts
5、Python环境与版本(四).ts
6、Python环境与版本(五).ts
7、Python环境与版本(六).ts
8、Python环境与版本(七).ts
9、安装决策树可视化工具Graphviz(一).ts
10、安装决策树可视化工具Graphviz(二).ts
11、几个重要的工具包介绍(一).ts
12、几个重要的工具包介绍(二).ts
13、安装TensorFlow与Keras(一).ts
14、安装TensorFlow与Keras(二).ts
15、Jupyternotebook的基本使用技巧.ts
16、Markdown的基本技巧(一).ts
17、Markdown的基本技巧(二).ts
2、课程:文献与代码管理工具及统计基础
1、学习方法总结.ts
2、Mendeley介绍及安装(一).ts
3、Mendeley介绍及安装(二).ts
4、GitHub介绍及安装.ts
5、GitHub远端连接操作(一).ts
6、GitHub远端连接操作(二).ts
7、GitHub远端连接操作(三).ts
8、答疑(一).ts
9、答疑(二).ts
10、答疑(三).ts
11、统计基础概述.ts
3、课程:Python基本数据类型
1、课程概述.ts
2、计算机语言与程序概述(一).ts
3、计算机语言与程序概述(二).ts
4、为什么需要编程语言.ts
5、Python能做什么.ts
6、课间答疑.ts
7、Python2和Python3的区别.ts
8、编程语言的元素.ts
9、致敬HelloWorld.ts
10、Python基本数据类型(一).ts
11、Python基本数据类型(二).ts
12、Python基本数据类型(三).ts
13、Python基本数据类型(四).ts
14、Python基本数据类型(五).ts
15、Python基本数据类型(六).ts
16、Python基本数据类型(七).ts
17、Python基本数据类型(八).ts
4、课程:函数与Python基本数据结构
1、函数(一).ts
2、函数(二).ts
3、函数(三).ts
4、函数(四).ts
5、函数(五).ts
6、Python编码结构(一).ts
7、Python编码结构(二).ts
8、Python编码结构(三).ts
9、Python模块和程序包.ts
10、Python基本数据结构(一).ts
11、Python基本数据结构(二).ts
12、Python基本数据结构(三).ts
5、课程:Numpy的基本操作
4、lndexing,SlicingandIterating(一).ts
5、lndexing,SlicingandIterating(二).ts
6、lndexing,SlicingandIterating(三).ts
7、MatrixOperations(一).ts
8、MatrixOperations(二).ts
9、Arrayprocessing(一).ts
10、Arrayprocessing(二).ts
6、课程:Pandas的基本操作
2、DataFrame+TitanicExample(一).ts
3、DataFrame+TitanicExample(二).ts
4、DataFrame+TitanicExample(三).ts
5、DataFrame+TitanicExample(四).ts
9、SliceData(一).ts
10、SliceData(二).ts
7、课程:Matplotlib的基本操作
1、Matplotlib(一).ts
2、Matplotlib(二).ts
3、Matplotlib(三).ts
4、Matplotlib(四).ts
5、Matplotlib(五).ts
6、Aggregation(一).ts
7、Aggregation(二).ts
8、Aggregation(三).ts
8、课程:最新回放
1、0117-算法-线忄生回归(1).ts
2、0117-算法-线忄生回归(2).ts
3、0117-算法-线忄生回归(3).ts
4、0117-算法-线忄生回归(4).ts
5、0118-逻辑回归和线忄生回归(1).ts
6、0118-逻辑回归与线忄生回归(2).ts
7、0118-逻辑回归与线忄生回归(3).ts
8、0118-拟合(1).ts
9、0118-拟合(2).ts
10、0118-拟合(3).ts
11、0119-决策树(1).ts
12、0119-决策树(2).ts
13、0119-决策树(3).ts
14、0119-Pandas补充(1).ts
15、0119-Pandas补充(2).ts
16、0119-决策树(4).ts
22、0120-代码实战.ts
29、0123-网站基础(1).ts
30、0123-网站基础(2).ts
31、0123-网站基础(3).ts
32、0123-网络爬虫(1).ts
33、0123-网络爬虫(2).ts
34、0123-网络爬虫(3).ts
35、0124-爬虫进阶.ts
36、0124-正则表达式(1).ts
37、0124-正则表达式(2).ts
38、0124-贝叶斯统计(1).ts
38、0124-贝叶斯统计(1)(2).ts
39、0124-贝叶斯统计(2).ts
40、0124-贝叶斯统计(3).ts
41、0125-用户信息与数据整合(1).ts
42、0125-用户信息与数据整合(2).ts
43、0125-用户信息与数据整合(3).ts
44、0125-贝叶斯统计2(1).ts
45、0125-贝叶斯统计2(2).ts
46、0125-贝叶斯统计2(2).ts
47、0126-BiliBili-火爆剧集与观众分析(1).ts
48、0126-BiliBili-火爆剧集与观众分析(2).mp4
49、0126-BiliBili-火爆剧集与观众分析(3).mp4
50、0126-聚类(1).mp4
51、0126-聚类(2).mp4
52、0126-聚类(3).mp4
53、0127-脑筋急转弯(1).mp4
54、0127-脑筋急转弯(2).mp4
55、0127-商业舆情分析.mp4
56、0127-近期推荐系统概述(1).mp4
57、0127-近期推荐系统概述(2).ts
58、0127-近期推荐系统概述(3).ts
59、0129-人工智能历史(1).ts
60、0129-人工智能历史(2).ts
61、0129-人工智能历史(3).ts
62、0129-机器学习在图像识别中的应用(1).ts
63、0129-机器学习在图像识别中的应用(2).ts
64、0129-机器学习在图像识别中的应用(3).ts
65、0130-课程回顾+剩余课程安排.ts
68、0131-Python控制.ts
69、0131-数据库基础review.ts
70、0131-游戏结合演示.ts
74、0201-数据收集.ts
76、0201-模型分析.ts
77、0201-第三周作业要求+GTA自驾驶问题分解.ts
78、0201-GTA游戏AI识别车道分割线.ts
79、0201-根据环境调整前景后退与视野方向.ts
81、0203-卷积神经网络(1).ts
82、0203-卷积神经网络(2).ts
83、0203-卷积神经网络(3).ts
84、0203-卷积神经网络(4).ts
85、0203-卷积神经网络(5).ts
86、0203-卷积神经网络(6).ts
87、0203-卷积神经网络(7).ts
88、0203-深度学习框架剖析.ts
89、0204-递归神经网络(1).ts
90、0204-递归神经网络(2).ts
91、0204-递归神经网络(3).ts
92、0204-线忄生代数与数值分析(1).ts
93、0204-线忄生代数与数值分析(2).ts
94、0204-线忄生代数与数值分析(3).ts
95、0205-递归神经网络的应用(1).ts
96、0205-递归神经网络的应用(2).ts
97、0205-递归神经网络的应用(3).ts
98、0206-强化学习1(1).ts
99、0206-强化学习1(2).ts
100、0206-强化学习1(3).ts
101、0206-强化学习1(4).ts
102、0206-强化学习1(5).ts
103、0206-强化学习1(6).ts
104、0207-强化学习2(1).ts
105、0207-强化学习2(2).ts
106、0207-蒙特卡洛模拟(1).ts
107、0207-蒙特卡洛模拟(2).ts
108、0207-蒙特卡洛模拟(3).ts
109、0208-云·计算·数据(1).ts
110、0208-云·计算·数据(2).ts
111、0208-云·计算·数据(3).ts
118、0210-职业规划+面试经验.ts
119、0210-数据科学在金融业的应用和前景.ts
120、0210-课程总结答疑(1).ts
121、0210-课程总结答疑(2).ts
122、0210-课程总结答疑(3).ts
123、0212-深度学习经典网络分析-基础(1).ts
124、0212-深度学习经典网络分析-基础(2).ts
每日课件及代码
每周作业
软件:1月13日更新
推荐教材
【课程安排】.pdf
课程大小:
|
|