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2.人工智能概述（上）
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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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      06:16
      2.人工智能概述（下）
      [3] 6.机器学习工作流程各步骤解释（上...
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      6.机器学习工作流程各步骤解释（上）
      [4] 6.机器学习工作流程各步骤解释（下...
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      6.机器学习工作流程各步骤解释（下）
      [5] 7.机器学习算法分类介绍（上）
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      7.机器学习算法分类介绍（上）
      [6] 7.机器学习算法分类介绍（下）
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      7.机器学习算法分类介绍（下）
      [7] 9.Azure机器学习平台实验演示...
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      9.Azure机器学习平台实验演示1（上）
      [8] 9.Azure机器学习平台实验演示...
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      07:30
      9.Azure机器学习平台实验演示1（下）
      [9] 13.jupyter notebo...
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      13.jupyter notebook的基本使用1（上）
      [10] 13.jupyter notebo...
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      13.jupyter notebook的基本使用1（下）
      [11] 2.绘图辅助功能完善-某城市温度变...
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      2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图（上）
      [12] 2.绘图辅助功能完善-某城市温度变...
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      2.绘图辅助功能完善-某城市温度变换图（下）
      [13] 4.在多个坐标系下绘制多个图像（上...
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      4.在多个坐标系下绘制多个图像（上）
      [14] 4.在多个坐标系下绘制多个图像（下...
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      4.在多个坐标系下绘制多个图像（下）
      [15] 5.常见图形绘制（上）
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      5.常见图形绘制（上）
      [16] 5.常见图形绘制（下）
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      5.常见图形绘制（下）
      [17] 6.numpy介绍（上）
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      6.numpy介绍（上）
      [18] 6.numpy介绍（下）
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      05:11
      6.numpy介绍（下）
      [19] 7.ndarray介绍（上）
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      05:27
      7.ndarray介绍（上）
      [20] 7.ndarray介绍（下）
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      7.ndarray介绍（下）
      [21] 9.创建随机数组（上）
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      9.创建随机数组（上）
      [22] 9.创建随机数组（下）
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      06:53
      9.创建随机数组（下）
      [23] 10.数组的基本操作（上）
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      10.数组的基本操作（上）
      [24] 10.数组的基本操作（下）
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      07:19
      10.数组的基本操作（下）
      [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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      13.矩阵复习（上）
      [28] 13.矩阵复习（下）
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      13.矩阵复习（下）
      [29] 16.pandas数据结构-Dat...
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      16.pandas数据结构-DataFrame1（上）
      [30] 16.pandas数据结构-Dat...
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      16.pandas数据结构-DataFrame1（下）
      [31] 18.pandas数据结构-mul...
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      18.pandas数据结构-multiindex和panel（上）
      [32] 18.pandas数据结构-mul...
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      05:37
      18.pandas数据结构-multiindex和panel（下）
      [33] 1.pandas中的索引（上）
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      06:30
      1.pandas中的索引（上）
      [34] 1.pandas中的索引（下）
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      06:28
      1.pandas中的索引（下）
      [35] 7.pandas中文件的读取和写入...
      1292播放
      09:49
      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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      8.缺失值的处理（下）
      [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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      06:58
      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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      06:54
      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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      06:48
      14.电影案例分析1（上）
      [44] 14.电影案例分析1（下）
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      06:54
      14.电影案例分析1（下）
      [45] 15.电影案例分析（上）
      1113播放
      07:57
      15.电影案例分析（上）
      [46] 15.电影案例分析（下）
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      07:56
      15.电影案例分析（下）
      [47] 2.绘制双变量分布图形（上）
      578播放
      07:06
      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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      07:10
      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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      05:27
      4.类别内的数据分布和统计估计（上）
      [50] 4.类别内的数据分布和统计估计（下...
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      05:30
      4.类别内的数据分布和统计估计（下）
      [51] 5.NBA数据获取和相关性基本分析...
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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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      5.NBA数据获取和相关性基本分析（下）
      [53] 6.对数据进行分析-seaborn...
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      6.对数据进行分析-seaborn（上）
      [54] 6.对数据进行分析-seaborn...
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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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      07:11
      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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      07:09
      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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      11:56
      8.球队数据分析（上）
      [58] 8.球队数据分析（下）
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      12:00
      8.球队数据分析（下）
      [59] 10.数据类型转换（面积，户型）（...
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      05:21
      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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      05:24
      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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      08:06
      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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      09:30
      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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      09:34
      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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      05:00
      14.面积区间分析（下）
      [67] 1.K-近邻算法简介（上）
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      05:39
      1.K-近邻算法简介（上）
      [68] 1.K-近邻算法简介（下）
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      05:36
      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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      05:40
      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）
      600播放
      05:47
      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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      08:11
      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）
      1430播放
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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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      06:25
      7.数据集获取和属性介绍（下）
      [75] 8.数据可视化介绍（上）
      1231播放
      05:02
      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）
      692播放
      08:08
      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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      08:11
      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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      07:30
      12.鸢尾花种类预测（上）
      [80] 12.鸢尾花种类预测（下）
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      07:31
      12.鸢尾花种类预测（下）
      [81] 2.案例-Facebook位置预测...
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      09:45
      2.案例-Facebook位置预测代码实现1（上）
      [82] 2.案例-Facebook位置预测...
      1418播放
      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...
      601播放
      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...
      768播放
      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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      06:58
      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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      06:55
      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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      05:21
      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）
      [89] 11.使用梯度下降法对损失函数进行...
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      06:13
      11.使用梯度下降法对损失函数进行优化（上）
      [90] 11.使用梯度下降法对损失函数进行...
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      06:14
      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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      06:58
      12.梯度下降法方法介绍（上）
      [92] 12.梯度下降法方法介绍（下）
      1060播放
      07:02
      12.梯度下降法方法介绍（下）
      [93] 14.波士顿房价预测案例（上）
      1088播放
      09:13
      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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      08:03
      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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      10:34
      4.分类评估方法介绍（下）
      [99] 7.补充-过采样和欠采样介绍（上）
      692播放
      05:38
      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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      05:43
      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）
      1431播放
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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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      08:21
      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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      08:27
      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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      10:10
      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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      10:09
      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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      10:05
      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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      06:10
      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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      06:08
      8.otto案例介绍以及数据获取（下）
      [119] 9.otto数据基本处理（上）
      905播放
      05:50
      9.otto数据基本处理（上）
      [120] 9.otto数据基本处理（下）
      749播放
      05:56
      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）
      [122] 10.otto数据模型基本训练（下...
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      10.otto数据模型基本训练（下）
      [123] 11.模型调优和确定最优模型（上）
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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）
      [128] 14.GBDT的介绍（下）
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      14.GBDT的介绍（下）
      [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）
      [130] 2.聚类算法api初步实现（下）
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      2.聚类算法api初步实现（下）
      [131] 4.模型评估（上）
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      4.模型评估（上）
      [132] 4.模型评估（下）
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      4.模型评估（下）
      [133] 5.算法优化介绍（上）
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      5.算法优化介绍（上）
      [134] 5.算法优化介绍（下）
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      5.算法优化介绍（下）
      [135] 6.特征降维内容介绍（上）
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      6.特征降维内容介绍（上）
      [136] 6.特征降维内容介绍（下）
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      6.特征降维内容介绍（下）
      [137] 8.用户对物品类别的喜好细分案例（...
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      8.用户对物品类别的喜好细分案例（上）
      [138] 8.用户对物品类别的喜好细分案例（...
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      8.用户对物品类别的喜好细分案例（下）
      [139] 10.概率内容复习（上）
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      10.概率内容复习（上）
      [140] 10.概率内容复习（下）
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      10.概率内容复习（下）
      [141] 13.朴素贝叶斯案例实现2（上）
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      13.朴素贝叶斯案例实现2（上）
      [142] 13.朴素贝叶斯案例实现2（下）
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      13.朴素贝叶斯案例实现2（下）
      [143] 1.SVM基本介绍（上）
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      1.SVM基本介绍（上）
      [144] 1.SVM基本介绍（下）
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      1.SVM基本介绍（下）
      [145] 3.SVM算法推导的目标函数（上）
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      3.SVM算法推导的目标函数（上）
      [146] 3.SVM算法推导的目标函数（下）
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      3.SVM算法推导的目标函数（下）
      [147] 4.SVM目标函数推导过程及举例（...
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      4.SVM目标函数推导过程及举例（上）
      [148] 4.SVM目标函数推导过程及举例（...
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      4.SVM目标函数推导过程及举例（下）
      [149] 6.SVM的核方法介绍（上）
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      6.SVM的核方法介绍（上）
      [150] 6.SVM的核方法介绍（下）
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      6.SVM的核方法介绍（下）
      [151] 11.数字识别器-数据基本处理和模...
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      11.数字识别器-数据基本处理和模型训练（上）
      [152] 11.数字识别器-数据基本处理和模...
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      11.数字识别器-数据基本处理和模型训练（下）
      [153] 3.EM算法实例（上）
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      3.EM算法实例（上）
      [154] 3.EM算法实例（下）
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      3.EM算法实例（下）
      [155] 5.HMM模型的简单案例（上）
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      5.HMM模型的简单案例（上）
      [156] 5.HMM模型的简单案例（下）
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      5.HMM模型的简单案例（下）
      [157] 6.HMM模型三种经典问题举例求解...
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      6.HMM模型三种经典问题举例求解（上）
      [158] 6.HMM模型三种经典问题举例求解...
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      6.HMM模型三种经典问题举例求解（下）
      [159] 7.HMM模型基础（上）
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      7.HMM模型基础（上）
      [160] 7.HMM模型基础（下）
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      7.HMM模型基础（下）
      [161] 8.前向后向算法评估观察序列概率（...
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      8.前向后向算法评估观察序列概率（上）
      [162] 8.前向后向算法评估观察序列概率（...
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      8.前向后向算法评估观察序列概率（下）
      [163] 9.维特比算法解码隐藏状态序列（上...
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      9.维特比算法解码隐藏状态序列（上）
      [164] 9.维特比算法解码隐藏状态序列（下...
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      9.维特比算法解码隐藏状态序列（下）
      [165] 11.HMM模型api介绍及案例代...
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      11.HMM模型api介绍及案例代码实现（上）
      [166] 11.HMM模型api介绍及案例代...
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      11.HMM模型api介绍及案例代码实现（下）
      [167] 3.XGBoost目标函数的推导（...
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      3.XGBoost目标函数的推导（上）
      [168] 3.XGBoost目标函数的推导（...
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      3.XGBoost目标函数的推导（下）
      [169] 8.otto案例xgboost实现...
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      8.otto案例xgboost实现-数据基本处理（上）
      [170] 8.otto案例xgboost实现...
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      8.otto案例xgboost实现-数据基本处理（下）
      [171] 10.otto案例xgboost实...
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      10.otto案例xgboost实现-模型调优（上）
      [172] 10.otto案例xgboost实...
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      10.otto案例xgboost实现-模型调优（下）
      [173] 2.lightGBM算法原理介绍（...
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      2.lightGBM算法原理介绍（上）
      [174] 2.lightGBM算法原理介绍（...
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      2.lightGBM算法原理介绍（下）
      [175] 4.lightGBM算法简单案例介...
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      4.lightGBM算法简单案例介绍（上）
      [176] 4.lightGBM算法简单案例介...
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      4.lightGBM算法简单案例介绍（下）
      [177] 7.数据缺失值处理和查看每场比赛人...
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      7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数（上）
      [178] 7.数据缺失值处理和查看每场比赛人...
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      7.数据缺失值处理和查看每场比赛人数（下）
      [179] 9.异常值处理1（上）
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      9.异常值处理1（上）
      [180] 9.异常值处理1（下）
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      9.异常值处理1（下）
      [181] 11.类别型数据处理（上）
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      11.类别型数据处理（上）
      [182] 11.类别型数据处理（下）
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      11.类别型数据处理（下）
      [183] 13.使用RF进行模型训练（上）
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      13.使用RF进行模型训练（上）
      [184] 13.使用RF进行模型训练（下）
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      13.使用RF进行模型训练（下）
      [185] 14.lightGBM对模型调优1...
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      14.lightGBM对模型调优1（上）
      [186] 14.lightGBM对模型调优1...
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      14.lightGBM对模型调优1（下）
      [187] 15.lightGBM对模型调优2...
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      15.lightGBM对模型调优2（上）
      [188] 15.lightGBM对模型调优2...
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