推荐 | 程序员必须知道机器学习与数据挖掘十大经典算法！

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视频选集(1/71)

P1

01-01 第一章第1节 Matplotlib基础

2:20:31

P2

01-02 第一章第2节 Numpy基础

2:18:48

P3

01-03 第一章第3节 Pandas基础1

2:21:49

P4

01-04 第一章第4节 Pandas基础2

2:14:04

P5

01-05 第一章第5节 Pandas基础3

2:19:23

P6

第2节 向量基础

12:59

P7

第3节 矩阵的运算

21:41

P8

第4节 特殊矩阵

19:24

P9

第5节 最小二乘法

15:01

P10

第6节 最小二乘法代码

16:32

P11

第2节 概率

10:48

P12

第3节 离散型随机变量

08:57

P13

第4节 连续型随机变量

11:17

P14

第5节 正态分布

10:01

P15

第6节 极大似然估计

12:56

P16

第7节 期望估计

09:10

P17

第8节 伯努利分布

09:45

P18

第9节 偏差和方差

05:24

P19

第2节 条件概率

15:04

P20

第3节 贝叶斯公式-

08:42

P21

第4节 朴素贝叶斯-

16:05

P22

第5节 sklearn朴素贝叶斯

12:39

P23

第6节 垃圾邮件分类

24:24

P24

第2节 距离的度量-

09:01

P25

第3节 KNN思想

09:36

P26

第4节 KNN_sklearn

12:59

P27

第5节 KD树

11:05

P28

第6节 手写数字识别

18:21

P29

第1节 python基础语法

1:18:43

P30

第2节 Numpy基础

1:17:16

P31

第3节 知识串联案例讲解

1:08:53

P32

第4节 Pandas基础课程

1:16:33

P33

第5节 Matplotlib基础

1:06:19

P34

第6节 pandas与matplotlib案例讲解

1:04:55

P35

第7节 数据结构1

1:03:58

P36

第8节 数据结构2

1:10:31

P37

第9节 数据结构3-

1:11:05

P38

第10节 数据结构常见面试题讲解

2:07:52

P39

第11节 数学基础一

1:15:18

P40

第12节 数学基础二

1:02:43

P41

第13节 数学基础三

1:09:13

P42

第14节 数学基础四

1:16:48

P43

开门见山，入木三分

2:08:27

P44

模型的评估指标汇总

18:38

P45

取之精华，去伪取真

2:08:32

P46

法有定论，兵无常形

2:02:00

P47

线性回归算法

2:10:17

P48

逻辑回归算法

2:01:58

P49

银行利润最大化

2:03:33

P50

支持向量机-SVM

2:07:02

P51

数据挖掘项目—用户流失预警系统

2:06:48

P52

建筑能源预测模型（上）

2:01:48

P53

建筑能源预测模型（下）

2:02:16

P54

决策树算法

2:08:17

P55

随机森林算法

2:01:43

P56

金融信用评分模型

2:08:06

P57

梯度提升算法

2:03:41

P58

XGBoost算法

2:01:38

P59

高潜用户预测平台-上

2:04:53

P60

高潜用户预测平台-下

2:03:15

P61

聚类算法 k-Means

2:04:37

P62

时间序列（一）

2:15:17

P63

时间序列（二）点播-时间序列辅助视频

2:26:34

P64

时间序列（二）直播-

2:45:19

P65

啤酒销量时序分析

2:57:15

P66

作业讲解

1:44:41

P67

社交平台有效信息侦测

1:44:41

P68

智能设备采集的用户行为数据的分析

1:22:44

P69

个性化新闻推荐

33:05

P70

上市资讯公司营收预测

2:05:22

P71

保险公司用户精细分层

55:38