2019年大数据与人工智能研修班课件视频
├── 2019第三期西安大数据培训研修班课件视频/│ ├── 代码/
│ │ ├── Ch2_NumPy 数值计算基础.html
│ │ ├── Ch3_Matplotlib数据可视化基础.html
│ │ ├── Ch4_Pandas 统计分析基础.html
│ │ ├── Ch5_使用pandas进行数据预处理.html
│ │ ├── Ch6_使用scikit-learn构建模型.html
│ │ ├── display.py
│ │ ├── line_fitting.py
│ │ └── main.py
│ ├── 课件/
│ │ ├── 0.1 Python准备.pdf
│ │ ├── 0.2 Python快速入门.pdf
│ │ ├── 1.1 Python数据分析与应用.pdf
│ │ ├── 1.2 航空公司客户价值分析.pdf
│ │ ├── 2.1 机器学习与人工智能.pdf
│ │ ├── 2.2 基于文本内容的垃圾短信识别.pdf
│ │ ├── 3 TensorFlow实战.pdf
│ │ ├── 4 电商网站智能客服应用.pdf
│ │ ├── 从大数据、云计算到人工智能-赵加坤.pptx
│ │ └── 视觉大数据-苗启广.pdf
│ ├── 录屏_临时文件，及时下载/
│ │ ├── 2.1 基本概念.mp4
│ │ ├── 2.2 垃圾短信.mp4
│ │ ├── 2.3 垃圾短信.mp4
│ │ ├── day1_1 Python准备工作&基础.mp4
│ │ ├── day1_2 numpy操作01.mp4
│ │ ├── day1_3 K-means算法.mp4
│ │ ├── day1_4 pandas操作.mp4
│ │ ├── day2_航空公司客户价值分析.mp4
│ │ ├── day3_1 tensorflow入门&任务一拟合三维平面.mp4
│ │ ├── day3_2 softmax手写数字识别01.mp4
│ │ ├── day3_3 softmax手写数字识别02.mp4
│ │ ├── day3_4 softmax手写数字识别03.mp4
│ │ ├── day3_5 卷积神经网络原理.mp4
│ │ └── day3_6 卷积代码实现.mp4
│ ├── 软件安装包/
│ │ ├── Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe
│ │ ├── pycharm-community-2017.3.3.exe
│ │ └── python-3.6.7.exe
│ ├── 数据/
│ │ ├── air_data(1).csv
│ │ ├── air_data.csv
│ │ ├── images.zip
│ │ ├── line_fit_data.npy
│ │ ├── MNIST_data.zip
│ │ ├── Walden.txt
│ │ └── 中医证型_data.txt
│ ├── 0514案例.py
│ ├── 3.2深度学习--卷积神经网络CNN.pdf
│ ├── 4.1 智能客服背景及基本特征提取.mp4
│ ├── 4.2 智能客服深度学习特征提取及分类模型构建.mp4
│ ├── air_data.csv
│ ├── day2.zip
│ ├── day4.zip
│ ├── jre-8u211-macosx-x64.dmg
│ ├── predict.py
│ ├── softmax_net.py
│ ├── testimages.zip
│ ├── text_sim.zip
│ ├── 电商网站智能客服应用.pdf
│ ├── 概念补充.pdf
│ ├── 机器学习案例 (1).py
│ ├── 机器学习案例.html
│ ├── 机器学习案例.py
│ └── 培训前准备工作V4.0.pdf
├── MobileFile/
│ ├── Image/
│ ├── mpFile/
│ ├── thumb/
├── 第二期/
│ ├── MobileFile/
│ │ ├── Image/
│ │ ├── mpFile/
│ │ ├── thumb/
│ ├── 安装软件/
│ │ ├── Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe
│ │ └── pycharm-community-2017.3.3.exe
│ ├── 代码/
│ │ ├── 01数据预处理与探索分析.py
│ │ ├── 02media标签构造.py
│ │ ├── 03billeventsb标签构造.py
│ │ ├── 04order标签构造.py
│ │ ├── 05payevents标签构造.py
│ │ ├── 06userevents标签构造.py
│ │ ├── 07客户价值分析.py
│ │ ├── 10Tagbased TF-IDF算法、流行度推荐.py
│ │ ├── Ch2_NumPy 数值计算基础.html
│ │ ├── Ch3_Matplotlib数据可视化基础.html
│ │ ├── Ch4_Pandas 统计分析基础.html
│ │ ├── Ch5_使用pandas进行数据预处理.html
│ │ ├── Ch6_使用scikit-learn构建模型.html
│ │ ├── day1_1.py
│ │ ├── day1_2.py
│ │ ├── day1_3.py
│ │ ├── day1_4.py
│ │ ├── day1_5.py
│ │ ├── day1_6.py
│ │ ├── display.py
│ │ ├── img_process.py
│ │ └── test.py
│ ├── 课件/
│ │ ├── 0.1 Python准备.pdf
│ │ ├── 0.2 Python快速入门.pdf
│ │ ├── 1.1 Python数据分析与应用.pdf
│ │ ├── 1.2 航空公司客户价值分析.pdf
│ │ ├── 2.1 机器学习与人工智能.pdf
│ │ ├── 2.2 基于文本内容的垃圾短信识别.pdf
│ │ ├── 3 TensorFlow实战.pdf
│ │ ├── 4 电商网站智能客服应用.pdf
│ │ ├── 从大数据、云计算到人工智能-赵加坤.pptx
│ │ └── 视觉大数据-苗启广.pdf
│ ├── 培训课件/
│ │ ├── 01 机器学习绪论.pdf
│ │ ├── 02 模型评估与选择.pdf
│ │ ├── 1.1 Python准备.pdf
│ │ ├── 1.2 Python快速入门.pdf
│ │ ├── 2.1 Python数据分析与应用.pdf
│ │ ├── 2.2 航空公司客户价值分析.pdf
│ │ ├── 3 广电大数据营销推荐项目.pdf
│ │ ├── 4 TensorFlow实战.pdf
│ │ ├── 5 电商网站智能客服应用.pdf
│ │ └── 基于水色图像的水质评价.pdf
│ ├── 视频/
│ │ ├── day1_1 Python基础01.mp4
│ │ ├── day1_2 Numpy基础操作.mp4
│ │ ├── day1_3 K-Means算法实现.mp4
│ │ ├── day1_4 pandas操作.mp4
│ │ ├── day1_5 sklearn使用.mp4
│ │ ├── day1_6航空公司客户价值分析.mp4
│ │ ├── day2_1 机器学习绪论&三阴乳腺癌诊断.mp4
│ │ ├── day2_3 水质图像识别.mp4
│ │ ├── day2_5 广电大数据营销案例-用户画像.mp4
│ │ ├── day2_6 广电大数据营销推荐案例-推荐.mp4
│ │ ├── day3 RNN网络原理.mp4
│ │ ├── day3 tensorflow基础_上.mp4
│ │ ├── day3 tensorflow基础_下.mp4
│ │ ├── day4 案例上.mp4
│ │ └── day4 案例下.mp4
│ ├── 数据/
│ │ ├── air_data.csv
│ │ └── data.txt
│ ├── 数据 (1)/
│ │ ├── air_data(1).csv
│ │ ├── air_data.csv
│ │ ├── images.zip
│ │ ├── line_fit_data.npy
│ │ ├── MNIST_data.zip
│ │ ├── Walden.txt
│ │ └── 中医证型_data.txt
│ ├── 项目/
│ │ ├── nlp_text_sim.rar
│ │ ├── 广电大数据营销推荐项目案例.zip
│ │ └── 航空公司客户价值分析.zip
│ ├── 1_1.jpg
│ ├── 1_2.jpg
│ ├── 1_3.jpg
│ ├── 1_4.jpg
│ ├── 1_5.jpg
│ ├── 1_6.jpg
│ ├── day3.rar
│ ├── day4.rar
│ ├── water_images.zip
│ ├── 电商网站智能客服应用 (1).pdf
│ ├── 电商网站智能客服应用.pdf
│ └── 培训前准备工作V4.0.pdf
├── 课件/
│ ├── 1.1 Python数据分析与应用.pdf
│ ├── 1.2 航空公司客户价值分析.pdf
│ ├── 2.1 机器学习绪论.pdf
│ ├── 2.2 基于文本内容的垃圾短信识别.pdf
│ ├── 2.3 TensorFlow实战.pdf
│ ├── 3.1 深度学习之卷积神经网络CNN.pdf
│ ├── 3.2 基于卷积神经网络（CNN）的人脸识别模型.pdf
│ └── 4 电商网站智能客服应用.pdf
├── 软件安装包/
├── 视频/
│ ├── 2.1卷积神经网络主体结构介绍.mp4
│ ├── 2.2卷积操作：局部连接和权值共享.mp4
│ ├── 2.3卷积过程示例.mp4
│ ├── 2.4卷积网络与全连接网络计算量对比.mp4
│ ├── 2.5非线性映射函数ReLU.mp4
│ ├── 2.6池化操作.mp4
│ ├── 2.7全连接操作.mp4
│ ├── 3.1 tensorflow基础.mp4
│ ├── 3.2 BP神经网络原理.mp4
│ ├── 3.3 BP神经网络与人脸识别.mp4
│ ├── day1_1numpy.mp4
│ ├── day1_2K-means聚类分析01.mp4
│ ├── day1_3K-means聚类分析02.mp4
│ ├── day1_4逻辑值索引说明.mp4
│ ├── day1_5 pandas操作01.mp4
│ ├── day1_6pandas操作02&航空公司案例01.mp4
│ ├── day2_1 航空公司客户价值分析02.mp4
│ ├── day2_2 机器学习绪论&垃圾短信识别01.mp4
│ └── day2_3 垃圾短信识别02.mp4
├── 数据&代码/
├── 0514案例.py
├── 3.1.2 TensorFlow实战.pdf
├── 4.1 人脸识别.mp4
├── 4.2 智能客服预处理.mp4
├── 4.3 tfidf特征与词向量特征.mp4
├── 4.4 RNN与模型训练.mp4
├── Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe
├── Bi_RNN.py
├── BuildTools_Full.exe
├── day3 (1).py
├── day3.py
├── Day3_CNN与人脸识别.zip
├── day4.1.py
├── gensim-3.8.0-cp35-cp35m-win_amd64.whl
├── lines (1).csv
├── lines.csv
├── mxnet-1.5.0-cp34-cp34m-macosx_10_11_x86_64.whl
├── opencv_python-3.4.6-cp37-cp37m-win_amd64.whl
├── RNN实现MNIST分类.py
├── smallFR (1).py
├── smallFR.py
├── TensorFlow实战练习.html
├── 电商网站智能客服应用.zip
└── 日程安排.docx
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多谢楼主分享
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