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12.数据截取、确定特征值和目标值、分割数据集
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      [10] 7.机器学习算法分类介绍（下）
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      [11] 8.模型评估
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      [27] 5.常见图形绘制（上）
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      [34] 9.创建随机数组（上）
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      [36] 10.数组的基本操作（上）
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      [52] 2.赋值和排序
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      [56] 6.pandas中绘图方式介绍
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      [57] 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）
      [58] 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）
      [59] 8.缺失值的处理（上）
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      8.缺失值的处理（上）
      [60] 8.缺失值的处理（下）
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      8.缺失值的处理（下）
      [61] 9.数据离散化（上）
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      9.数据离散化（上）
      [62] 9.数据离散化（下）
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      9.数据离散化（下）
      [63] 10.数据表的合并
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      10.数据表的合并
      [64] 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）
      [65] 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）
      [66] 12.分组聚合介绍
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      12.分组聚合介绍
      [67] 13.星巴克案例实现
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      13.星巴克案例实现
      [68] 14.电影案例分析1（上）
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      14.电影案例分析1（上）
      [69] 14.电影案例分析1（下）
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      14.电影案例分析1（下）
      [70] 15.电影案例分析（上）
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      15.电影案例分析（上）
      [71] 15.电影案例分析（下）
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      15.电影案例分析（下）
      [72] 1.绘制单变量分布
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      1.绘制单变量分布
      [73] 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）
      [74] 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）
      [75] 3.类别散点图的绘制
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      3.类别散点图的绘制
      [76] 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）
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      [80] 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）
      [82] 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）
      [83] 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）
      [84] 8.球队数据分析（上）
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      8.球队数据分析（上）
      [85] 8.球队数据分析（下）
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      8.球队数据分析（下）
      [86] 9.北京市租房数据获取和重复值与空...
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      9.北京市租房数据获取和重复值与空值处理
      [87] 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）
      [88] 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）
      [89] 11.房源数量和位置分布分析
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      11.房源数量和位置分布分析
      [90] 12.户型数量基本分析（上）
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      12.户型数量基本分析（上）
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      12.户型数量基本分析（下）
      [92] 13.平均租金基本分析（上）
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      13.平均租金基本分析（上）
      [93] 13.平均租金基本分析（下）
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      13.平均租金基本分析（下）
      [94] 14.面积区间分析（上）
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      14.面积区间分析（上）
      [95] 14.面积区间分析（下）
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      14.面积区间分析（下）
      [96] 1.K-近邻算法简介（上）
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      1.K-近邻算法简介（上）
      [97] 1.K-近邻算法简介（下）
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      1.K-近邻算法简介（下）
      [98] 2.K近邻算法api初步使用
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      2.K近邻算法api初步使用
      [99] 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）
      [100] 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）
      [101] 4.K值的选择介绍
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      4.K值的选择介绍
      [102] 5.kd树和kd树的构造过程
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      5.kd树和kd树的构造过程
      [103] 6.kd树案例实现（上）
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      6.kd树案例实现（上）
      [104] 6.kd树案例实现（下）
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      6.kd树案例实现（下）
      [105] 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）
      [106] 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）
      [107] 8.数据可视化介绍（上）
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      8.数据可视化介绍（上）
      [108] 8.数据可视化介绍（下）
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      8.数据可视化介绍（下）
      [109] 9.数据集的划分
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      9.数据集的划分
      [110] 10.特征预处理简介
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      10.特征预处理简介
      [111] 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）
      [112] 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）
      [113] 12.鸢尾花种类预测（上）
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      12.鸢尾花种类预测（上）
      [114] 12.鸢尾花种类预测（下）
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      12.鸢尾花种类预测（下）
      [115] 13.KNN算法总结
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      13.KNN算法总结
      [116] 14.交叉验证、网格搜索概念介绍
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      14.交叉验证、网格搜索概念介绍
      [117] 15.交叉验证、网格搜索案例实现
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      15.交叉验证、网格搜索案例实现
      [118] 1.案例-Facebook位置预测...
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      1.案例-Facebook位置预测流程分析
      [119] 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）
      [120] 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（下）
      [121] 3.案例-Facebook位置预测...
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      3.案例-Facebook位置预测代码实现2（上）
      [122] 3.案例-Facebook位置预测...
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      3.案例-Facebook位置预测代码实现2（下）
      [123] 4.补充-数据分割和留出法
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      4.补充-数据分割和留出法
      [124] 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）
      [125] 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）
      [126] 6.线性回归简介
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      6.线性回归简介
      [127] 7.初始线性回归api
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      7.初始线性回归api
      [128] 8.数学：求导
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      8.数学：求导
      [129] 9.线性回归中损失函数的介绍
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      9.线性回归中损失函数的介绍
      [130] 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）
      [131] 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）
      [132] 11.使用梯度下降法对损失函数进行...
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      11.使用梯度下降法对损失函数进行优化（上）
      [133] 11.使用梯度下降法对损失函数进行...
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      11.使用梯度下降法对损失函数进行优化（下）
      [134] 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）
      [135] 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）
      [136] 13.线性回归api再介绍
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      13.线性回归api再介绍
      [137] 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）
      [138] 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）
      [139] 15.欠拟合和过拟合的介绍
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      15.欠拟合和过拟合的介绍
      [140] 16.正则化线性模型
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      16.正则化线性模型
      [141] 17.岭回归介绍
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      17.岭回归介绍
      [142] 18.模型保存和加载
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      18.模型保存和加载
      [143] 2.逻辑回归api介绍
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      2.逻辑回归api介绍
      [144] 3.肿瘤预测案例（上）
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      3.肿瘤预测案例（上）
      [145] 3.肿瘤预测案例（下）
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      3.肿瘤预测案例（下）
      [146] 4.分类评估方法介绍（上）
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      4.分类评估方法介绍（上）
      [147] 4.分类评估方法介绍（下）
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      4.分类评估方法介绍（下）
      [148] 5.roc曲线绘制过程
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      5.roc曲线绘制过程
      [149] 6.补充-类别不平衡数据介绍
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      6.补充-类别不平衡数据介绍
      [150] 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）
      [151] 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）
      [152] 8.决策树算法简介
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      8.决策树算法简介
      [153] 9.熵的介绍
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      9.熵的介绍
      [154] 10.信息增益的介绍
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      10.信息增益的介绍
      [155] 11.信息增益率的介绍（上）
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      11.信息增益率的介绍（上）
      [156] 11.信息增益率的介绍（下）
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      11.信息增益率的介绍（下）
      [157] 12.基尼指数的介绍
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      12.基尼指数的介绍
      [158] 13.决策树划分原理小结
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      13.决策树划分原理小结
      [159] 14.cart剪枝介绍（上）
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      14.cart剪枝介绍（上）
      [160] 14.cart剪枝介绍（下）
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      14.cart剪枝介绍（下）
      [161] 15.字典特征提取（上）
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      15.字典特征提取（上）
      [162] 15.字典特征提取（下）
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      15.字典特征提取（下）
      [163] 16.英文文本特征提取
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      16.英文文本特征提取
      [164] 17.中文文本特征提取（上）
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      17.中文文本特征提取（上）
      [165] 17.中文文本特征提取（下）
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      17.中文文本特征提取（下）
      [166] 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）
      [167] 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）
      [168] 3.树木可视化操作
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      3.树木可视化操作
      [169] 4.回归决策树介绍（上）
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      4.回归决策树介绍（上）
      [170] 4.回归决策树介绍（下）
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      4.回归决策树介绍（下）
      [171] 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）
      [172] 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）
      [173] 6.集成学习基本介绍
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      6.集成学习基本介绍
      [174] 7.bagging和随机森林（上）
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      7.bagging和随机森林（上）
      [175] 7.bagging和随机森林（下）
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      7.bagging和随机森林（下）
      [176] 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）
      [177] 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）
      [178] 9.otto数据基本处理（上）
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      9.otto数据基本处理（上）
      [179] 9.otto数据基本处理（下）
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      9.otto数据基本处理（下）
      [180] 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）
      [181] 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）
      [182] 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）
      [183] 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）
      [184] 12.生成提交数据
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      12.生成提交数据
      [185] 13.boosting介绍（上）
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      13.boosting介绍（上）
      [186] 13.boosting介绍（下）
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      13.boosting介绍（下）
      [187] 14.GBDT的介绍（上）
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      14.GBDT的介绍（上）
      [188] 14.GBDT的介绍（下）
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      14.GBDT的介绍（下）
      [189] 1.聚类算法介绍
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      1.聚类算法介绍
      [190] 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）
      [191] 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）
      [192] 3.聚类算法实现流程
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      3.聚类算法实现流程
      [193] 4.模型评估（上）
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      4.模型评估（上）
      [194] 4.模型评估（下）
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      4.模型评估（下）
      [195] 5.算法优化介绍（上）
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      5.算法优化介绍（上）
      [196] 5.算法优化介绍（下）
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      5.算法优化介绍（下）
      [197] 6.特征降维内容介绍（上）
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      6.特征降维内容介绍（上）
      [198] 6.特征降维内容介绍（下）
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      6.特征降维内容介绍（下）
      [199] 7.pca降维介绍
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      7.pca降维介绍
      [200] 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）
      [201] 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）
      [202] 9.初始朴素贝叶斯
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      9.初始朴素贝叶斯
      [203] 10.概率内容复习（上）
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      10.概率内容复习（上）
      [204] 10.概率内容复习（下）
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      10.概率内容复习（下）
      [205] 11.朴素贝叶斯计算案例
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      11.朴素贝叶斯计算案例
      [206] 12.朴素贝叶斯案例实现1
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      12.朴素贝叶斯案例实现1
      [207] 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）
      [208] 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）
      [209] 14.朴素贝叶斯内容总结
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      14.朴素贝叶斯内容总结
      [210] 1.SVM基本介绍（上）
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      1.SVM基本介绍（上）
      [211] 1.SVM基本介绍（下）
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      1.SVM基本介绍（下）
      [212] 2.SVM算法api初步使用
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      2.SVM算法api初步使用
      [213] 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）
      [214] 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）
      [215] 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）
      [216] 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）
      [217] 5.SVM损失函数
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      5.SVM损失函数
      [218] 6.SVM的核方法介绍（上）
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      6.SVM的核方法介绍（上）
      [219] 6.SVM的核方法介绍（下）
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      6.SVM的核方法介绍（下）
      [220] 7.SVM回归介绍
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      7.SVM回归介绍
      [221] 8.SVM算法api再介绍
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      8.SVM算法api再介绍
      [222] 9.数字识别器案例初步介绍
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      9.数字识别器案例初步介绍
      [223] 10.数字识别器-获取数据
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      10.数字识别器-获取数据
      [224] 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）
      [225] 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）
      [226] 12.SVM总结
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      12.SVM总结
      [227] 1.初识EM算法
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      1.初识EM算法
      [228] 2.EM算法介绍
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      2.EM算法介绍
      [229] 3.EM算法实例（上）
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      3.EM算法实例（上）
      [230] 3.EM算法实例（下）
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      3.EM算法实例（下）
      [231] 4.马尔科夫链的介绍
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      4.马尔科夫链的介绍
      [232] 5.HMM模型的简单案例（上）
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      5.HMM模型的简单案例（上）
      [233] 5.HMM模型的简单案例（下）
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      5.HMM模型的简单案例（下）
      [234] 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）
      [235] 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）
      [236] 7.HMM模型基础（上）
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      7.HMM模型基础（上）
      [237] 7.HMM模型基础（下）
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      7.HMM模型基础（下）
      [238] 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）
      [239] 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）
      [240] 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）
      [241] 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）
      [242] 10.鲍姆-韦尔奇算法简介
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      10.鲍姆-韦尔奇算法简介
      [243] 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）
      [244] 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）
      [245] 1.xgboost最优模型构建方法
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      1.xgboost最优模型构建方法
      [246] 2.目标函数确定和树的复杂度介绍
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      2.目标函数确定和树的复杂度介绍
      [247] 3.XGBoost目标函数的推导（...
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