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6.HMM模型三种经典问题举例求解（下）
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      [1] 2.人工智能概述（上）
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      2.人工智能概述（上）
      [2] 2.人工智能概述（下）
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      [8] 9.Azure机器学习平台实验演示...
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      13.jupyter notebook的基本使用1（下）
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      [17] 6.numpy介绍（上）
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      6.numpy介绍（下）
      [19] 7.ndarray介绍（上）
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      [20] 7.ndarray介绍（下）
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      [21] 9.创建随机数组（上）
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      [22] 9.创建随机数组（下）
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      [23] 10.数组的基本操作（上）
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      [24] 10.数组的基本操作（下）
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      [25] 11.ndarray的运算（上）
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      11.ndarray的运算（上）
      [26] 11.ndarray的运算（下）
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      11.ndarray的运算（下）
      [27] 13.矩阵复习（上）
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      [28] 13.矩阵复习（下）
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      [33] 1.pandas中的索引（上）
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      1.pandas中的索引（上）
      [34] 1.pandas中的索引（下）
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      1.pandas中的索引（下）
      [35] 7.pandas中文件的读取和写入...
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      7.pandas中文件的读取和写入（上）
      [36] 7.pandas中文件的读取和写入...
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      7.pandas中文件的读取和写入（下）
      [37] 8.缺失值的处理（上）
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      8.缺失值的处理（上）
      [38] 8.缺失值的处理（下）
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      [39] 9.数据离散化（上）
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      9.数据离散化（上）
      [40] 9.数据离散化（下）
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      9.数据离散化（下）
      [41] 11.交叉表和透视表介绍（上）
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      11.交叉表和透视表介绍（上）
      [42] 11.交叉表和透视表介绍（下）
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      11.交叉表和透视表介绍（下）
      [43] 14.电影案例分析1（上）
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      14.电影案例分析1（上）
      [44] 14.电影案例分析1（下）
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      14.电影案例分析1（下）
      [45] 15.电影案例分析（上）
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      15.电影案例分析（上）
      [46] 15.电影案例分析（下）
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      15.电影案例分析（下）
      [47] 2.绘制双变量分布图形（上）
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      2.绘制双变量分布图形（上）
      [48] 2.绘制双变量分布图形（下）
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      2.绘制双变量分布图形（下）
      [49] 4.类别内的数据分布和统计估计（上...
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      4.类别内的数据分布和统计估计（上）
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      4.类别内的数据分布和统计估计（下）
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      5.NBA数据获取和相关性基本分析（上）
      [52] 5.NBA数据获取和相关性基本分析...
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      [53] 6.对数据进行分析-seaborn...
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      6.对数据进行分析-seaborn（上）
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      6.对数据进行分析-seaborn（下）
      [55] 7.衍生变量的可视化实践（上）
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      7.衍生变量的可视化实践（上）
      [56] 7.衍生变量的可视化实践（下）
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      7.衍生变量的可视化实践（下）
      [57] 8.球队数据分析（上）
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      8.球队数据分析（上）
      [58] 8.球队数据分析（下）
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      8.球队数据分析（下）
      [59] 10.数据类型转换（面积，户型）（...
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      10.数据类型转换（面积，户型）（上）
      [60] 10.数据类型转换（面积，户型）（...
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      10.数据类型转换（面积，户型）（下）
      [61] 12.户型数量基本分析（上）
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      12.户型数量基本分析（上）
      [62] 12.户型数量基本分析（下）
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      12.户型数量基本分析（下）
      [63] 13.平均租金基本分析（上）
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      13.平均租金基本分析（上）
      [64] 13.平均租金基本分析（下）
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      13.平均租金基本分析（下）
      [65] 14.面积区间分析（上）
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      14.面积区间分析（上）
      [66] 14.面积区间分析（下）
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      14.面积区间分析（下）
      [67] 1.K-近邻算法简介（上）
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      1.K-近邻算法简介（上）
      [68] 1.K-近邻算法简介（下）
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      1.K-近邻算法简介（下）
      [69] 3.机器学习中距离度量介绍（上）
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      3.机器学习中距离度量介绍（上）
      [70] 3.机器学习中距离度量介绍（下）
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      3.机器学习中距离度量介绍（下）
      [71] 6.kd树案例实现（上）
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      6.kd树案例实现（上）
      [72] 6.kd树案例实现（下）
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      6.kd树案例实现（下）
      [73] 7.数据集获取和属性介绍（上）
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      7.数据集获取和属性介绍（上）
      [74] 7.数据集获取和属性介绍（下）
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      7.数据集获取和属性介绍（下）
      [75] 8.数据可视化介绍（上）
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      8.数据可视化介绍（上）
      [76] 8.数据可视化介绍（下）
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      05:00
      8.数据可视化介绍（下）
      [77] 11.归一化和标准化介绍（上）
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      11.归一化和标准化介绍（上）
      [78] 11.归一化和标准化介绍（下）
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      11.归一化和标准化介绍（下）
      [79] 12.鸢尾花种类预测（上）
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      12.鸢尾花种类预测（上）
      [80] 12.鸢尾花种类预测（下）
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      12.鸢尾花种类预测（下）
      [81] 2.案例-Facebook位置预测...
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      2.案例-Facebook位置预测代码实现1（上）
      [82] 2.案例-Facebook位置预测...
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      09:46
      2.案例-Facebook位置预测代码实现1（下）
      [83] 3.案例-Facebook位置预测...
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      07:20
      3.案例-Facebook位置预测代码实现2（上）
      [84] 3.案例-Facebook位置预测...
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      07:23
      3.案例-Facebook位置预测代码实现2（下）
      [85] 5.补充-交叉验证法和自助法（上）
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      5.补充-交叉验证法和自助法（上）
      [86] 5.补充-交叉验证法和自助法（下）
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      5.补充-交叉验证法和自助法（下）
      [87] 10.使用正规方程对损失函数进行优...
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      10.使用正规方程对损失函数进行优化（上）
      [88] 10.使用正规方程对损失函数进行优...
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      10.使用正规方程对损失函数进行优化（下）
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      11.使用梯度下降法对损失函数进行优化（上）
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      11.使用梯度下降法对损失函数进行优化（下）
      [91] 12.梯度下降法方法介绍（上）
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      12.梯度下降法方法介绍（上）
      [92] 12.梯度下降法方法介绍（下）
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      12.梯度下降法方法介绍（下）
      [93] 14.波士顿房价预测案例（上）
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      14.波士顿房价预测案例（上）
      [94] 14.波士顿房价预测案例（下）
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      14.波士顿房价预测案例（下）
      [95] 3.肿瘤预测案例（上）
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      3.肿瘤预测案例（上）
      [96] 3.肿瘤预测案例（下）
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      3.肿瘤预测案例（下）
      [97] 4.分类评估方法介绍（上）
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      4.分类评估方法介绍（上）
      [98] 4.分类评估方法介绍（下）
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      4.分类评估方法介绍（下）
      [99] 7.补充-过采样和欠采样介绍（上）
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      7.补充-过采样和欠采样介绍（上）
      [100] 7.补充-过采样和欠采样介绍（下）
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      7.补充-过采样和欠采样介绍（下）
      [101] 11.信息增益率的介绍（上）
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      11.信息增益率的介绍（上）
      [102] 11.信息增益率的介绍（下）
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      11.信息增益率的介绍（下）
      [103] 14.cart剪枝介绍（上）
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      14.cart剪枝介绍（上）
      [104] 14.cart剪枝介绍（下）
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      14.cart剪枝介绍（下）
      [105] 15.字典特征提取（上）
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      15.字典特征提取（上）
      [106] 15.字典特征提取（下）
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      15.字典特征提取（下）
      [107] 17.中文文本特征提取（上）
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      17.中文文本特征提取（上）
      [108] 17.中文文本特征提取（下）
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      17.中文文本特征提取（下）
      [109] 2.泰坦尼克号乘客生存预测（上）
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      2.泰坦尼克号乘客生存预测（上）
      [110] 2.泰坦尼克号乘客生存预测（下）
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      2.泰坦尼克号乘客生存预测（下）
      [111] 4.回归决策树介绍（上）
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      4.回归决策树介绍（上）
      [112] 4.回归决策树介绍（下）
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      4.回归决策树介绍（下）
      [113] 5.回归决策树和线性回归对比（上）
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      5.回归决策树和线性回归对比（上）
      [114] 5.回归决策树和线性回归对比（下）
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      5.回归决策树和线性回归对比（下）
      [115] 7.bagging和随机森林（上）
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      7.bagging和随机森林（上）
      [116] 7.bagging和随机森林（下）
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      7.bagging和随机森林（下）
      [117] 8.otto案例介绍以及数据获取（...
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      8.otto案例介绍以及数据获取（上）
      [118] 8.otto案例介绍以及数据获取（...
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      8.otto案例介绍以及数据获取（下）
      [119] 9.otto数据基本处理（上）
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      9.otto数据基本处理（上）
      [120] 9.otto数据基本处理（下）
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      9.otto数据基本处理（下）
      [121] 10.otto数据模型基本训练（上...
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      10.otto数据模型基本训练（上）
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      10.otto数据模型基本训练（下）
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      11.模型调优和确定最优模型（上）
      [124] 11.模型调优和确定最优模型（下）
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      11.模型调优和确定最优模型（下）
      [125] 13.boosting介绍（上）
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      13.boosting介绍（上）
      [126] 13.boosting介绍（下）
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      13.boosting介绍（下）
      [127] 14.GBDT的介绍（上）
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      14.GBDT的介绍（上）
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      [129] 2.聚类算法api初步实现（上）
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      2.聚类算法api初步实现（上）
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      [135] 6.特征降维内容介绍（上）
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      6.HMM模型三种经典问题举例求解（下）
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