|
|
├── mysql安装包/
│ ├── mac/
│ │ ├── mac安装.txt
│ │ ├── mysql-5.7.25-macos10.14-x86_64.dmg
│ │ └── mysql-workbench-community-6.3.10-macos-x86_64.dmg
│ ├── windows安装/
│ │ ├── 方法二/
│ │ │ ├── MySQL一键安装包.zip
│ │ │ ├── navicat121_mysql_cs_x64.exe
│ │ │ └── 安装说明.txt
│ │ ├── 方法一(不成功用方法二)/
│ │ │ ├── mysql-installer-community-5.7.20.0.msi
│ │ │ ├── mysql安装.mp4
│ │ │ ├── navicat_可视化mysql软件.exe
│ │ │ ├── vcredist_x64.exe
│ │ │ └── vcredist_x86.exe
├── pandas/
│ ├── day01_视频/
│ │ ├── 3.01 PANDAS读取本地文件.mp4
│ │ ├── 3.02 DataFrame与Series介绍.mp4
│ │ ├── 3.03 DataFrame的创建.mp4
│ │ └── 3.04 DataFrame的常用操作.mp4
│ ├── day02_视频/
│ │ ├── 3.05 DataFrame的常用操作二.mp4
│ │ ├── 3.06 Missing Vaule.mp4
│ │ ├── 3.07 文本操作.mp4
│ │ ├── 3.08 索引选取.mp4
│ │ └── 3.09 loc的应用.mp4
│ ├── day03_视频/
│ │ ├── 3.10 多重索引（一）.m4v
│ │ ├── 3.11 多重索引（二）.mp4
│ │ ├── 3.12 分组计算-统计函数.mp4
│ │ └── 3.13 分组计算-转换和过滤.m4v
│ ├── day04_视频/
│ │ ├── 3.14 表的组合.mp4
│ │ └── 3.15 数据透视表.mp4
│ ├── day05_练习题/
│ │ ├── 100-pandas-puzzles-with-solutions.ipynb
│ │ └── 100-pandas-puzzles.ipynb
│ ├── day06-练习2/
│ │ ├── 01_Getting_&_Knowing_Your_Data/
│ │ │ ├── Chipotle/
│ │ │ │ ├── .ipynb_checkpoints/
│ │ │ │ │ └── Exercise_with_Solutions-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ ├── Exercises.ipynb
│ │ │ │ ├── Exercise_with_Solutions.ipynb
│ │ │ │ └── Solutions.ipynb
│ │ │ ├── Occupation/
│ │ │ │ ├── Exercises.ipynb
│ │ │ │ ├── Exercise_with_Solution.ipynb
│ │ │ │ └── Solutions.ipynb
│ │ │ ├── World Food Facts/
│ │ │ │ ├── Exercises.ipynb
│ │ │ │ ├── Exercises_with_solutions.ipynb
│ │ │ │ └── Solutions.ipynb
│ │ ├── 02_Filtering_&_Sorting/
│ │ │ ├── Chipotle/
│ │ │ │ ├── .ipynb_checkpoints/
│ │ │ │ │ ├── Exercises-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ └── Exercises_with_solutions-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ ├── chipo.csv
│ │ │ │ ├── Exercises.ipynb
│ │ │ │ ├── Exercises_with_solutions.ipynb
│ │ │ │ └── Solutions.ipynb
│ │ │ ├── Euro12/
│ │ │ │ ├── Euro_2012_stats_TEAM.csv
│ │ │ │ ├── Exercises.ipynb
│ │ │ │ ├── Exercises_with_Solutions.ipynb
│ │ │ │ └── Solutions.ipynb
│ │ │ ├── Fictional Army/
│ │ │ │ ├── Exercise.ipynb
│ │ │ │ ├── Exercise_with_solutions.ipynb
│ │ │ │ └── Solutions.ipynb
│ │ │ └── .DS_Store
│ ├── movie.csv
│ ├── NBAPlayers.txt
│ ├── PYTHON数据管理.ipynb
│ ├── test.csv
│ └── train.csv
├── 第八周业务知识/
│ ├── day01/
│ │ └── 从零开始做运营入门篇.张亮.pdf
│ ├── day02/
│ │ └── 从零开始做运营入门篇.张亮.pdf
│ ├── day03/
│ │ └── 从零开始做运营入门篇.张亮.pdf
│ ├── day04/
│ │ ├── 产品运营指标（4）.mp4
│ │ ├── 电子商务指标（6）.mp4
│ │ ├── 经典的业务分析指标（2）.mp4
│ │ ├── 市场营销指标（3）.mp4
│ │ ├── 为什么业务重要（1）.mp4
│ │ └── 用户行为指标（5）.mp4
│ ├── day05/
│ │ ├── 07流量指标.mp4
│ │ ├── 08怎么生成指标.mp4
│ │ ├── 09业务的分析框架.mp4
│ │ ├── 10市场营销模型.mp4
│ │ ├── 11AARRR模型.mp4
│ │ ├── 12用户行为模型.mp4
│ │ ├── 13电子商务模型.mp4
│ │ └── 14流量模型.mp4
│ ├── day06/
│ │ ├── 15如何应对各类业务问题.mp4
│ │ ├── 16如何应对各类业务问题小练习.mp4
│ │ └── 17数据化管理.mp4
├── 第二周-python强化/
│ ├── day01_安装+视频1/
│ │ ├── 后pycarm安装/
│ │ │ ├── JetbrainsCrack-2.6.10-release-enc.jar
│ │ │ ├── pycharm-community-2019.1.2.exe
│ │ │ ├── pycharm-professional-2017.1.1.exe
│ │ │ └── 安装方法.txt
│ │ ├── 先anaconda安装/
│ │ │ ├── Anaconda3-5.0.1-Windows-x86_64.rar
│ │ │ └── 安装方法.docx
│ │ ├── 1python入门.mp4
│ │ ├── 2数据类型.mp4
│ │ ├── 3变量.mp4
│ │ ├── 4列表.mp4
│ │ ├── day01今日任务.txt
│ │ └── Python编程：从入门到实践 (1).pdf
│ ├── day02_视频2/
│ │ ├── 5列表进阶.mp4
│ │ ├── 6字典.mp4
│ │ ├── 7集合.mp4
│ │ └── 字典、列表、集合作业.txt
│ ├── day03_视频3/
│ │ ├── 10python循环进阶.mp4
│ │ ├── 8控制流.mp4
│ │ └── 9python 控制流循环.mp4
│ ├── day04_练习/
│ │ └── 第四天任务.txt
│ ├── day05_视频4/
│ │ ├── 11函数.mp4
│ │ ├── 12高阶函数.mp4
│ │ └── 13第三方包.mp4
│ ├── day06_看书/
│ │ ├── Python编程：从入门到实践 (1).pdf
│ │ └── 今日任务.txt
│ └── python直播总结.mp4
├── 第九周爬虫/
│ ├── day01/
│ │ ├── 环境搭建02.wmv
│ │ └── 介绍01.wmv
│ ├── day02/
│ │ ├── 豆瓣电影爬取05.wmv
│ │ ├── 入门实战理论03.wmv
│ │ └── 入门实战理论04.wmv
│ ├── day03/
│ │ ├── 爬取豆瓣图书top250(1).wmv
│ │ └── 爬取豆瓣图书top250(2).wmv
│ ├── day04/
│ │ ├── day04/
│ │ │ ├── 作业代码/
│ │ │ │ └── zbjuran.py
│ │ │ └── 作业说明.docx
│ │ ├── 小猪租房01.wmv
│ │ └── 小猪租房02.wmv
│ ├── day05/
│ │ ├── day05/
│ │ ├── 数据存储01.wmv
│ │ └── 数据存储02.wmv
│ ├── day06/
│ │ ├── 豆瓣电影分类01.wmv
│ │ └── 豆瓣电影分类02.wmv
│ └── spider_课程.pptx
├── 第六周统计学/
│ ├── day01 描述统计/
│ │ ├── 5.01-描述统计学-分类数据.mp4
│ │ ├── 5.02-描述统计学-连续数据.mp4
│ │ ├── 5.03-描述统计学-双变量.mp4
│ │ ├── 5.04-数值方法-位置的度量.mp4
│ │ ├── 5.05-数值方法-变异程度的度量.mp4
│ │ ├── 5.06-数值方法-相对位置切比雪夫.mp4
│ │ ├── 5.07-数值方法-五数概括法.mp4
│ │ ├── 5.08-数值方法-两变量关系的度量.mp4
│ │ ├── movie.csv
│ │ └── 统计概率.pptx
│ ├── day02概率分布/
│ │ ├── 5.01-概率-试验计数.mp4
│ │ ├── 5.02-概率的基本性质.mp4
│ │ ├── 5.03-条件概率.mp4
│ │ ├── 5.04-贝叶斯定理.mp4
│ │ ├── 5.05-离散型概率分布.mp4
│ │ ├── 5.06-二项概率分布.mp4
│ │ ├── 5.07-泊松概率分布.mp4
│ │ ├── 5.08-超几何概率分布.mp4
│ │ ├── 5.09-连续型概率分布.mp4
│ │ ├── 5.10-标准正态分布.mp4
│ │ ├── 5.11-指数分布.mp4
│ │ └── 统计概率.pptx
│ ├── day03区间估计/
│ │ ├── 5.01-抽样的定义.mp4
│ │ ├── 5.02-抽样分布.mp4
│ │ ├── 5.03-样本容量与抽样分布的关系.mp4
│ │ ├── 5.04-总体均值的区间估计，标准差已知.mp4
│ │ ├── 5.05-总体均值的区间估计，标准差未知.mp4
│ │ └── 抽样.pptx
│ ├── day04假设检验1/
│ │ ├── 5.01 假设检验的概念.mp4
│ │ ├── 5.02 第一二类错误.mp4
│ │ ├── 5.03 检验统计量.mp4
│ │ ├── 5.04 p-value估计.mp4
│ │ ├── 5.05 临界值法与总结.mp4
│ │ ├── 5.06 双侧检验.mp4
│ │ ├── 5.07 假设检验总结.mp4
│ │ ├── 5.08 置信区间与假设检验.mp4
│ │ ├── 5.09 总体标准差未知-单侧检验.mp4
│ │ ├── 5.10总体标准差未知-双侧检验.mp4
│ │ ├── AirRating.CSV
│ │ ├── Orders.CSV
│ │ └── 假设检验.pptx
│ ├── day05假设检验2/
│ │ ├── 5.01 假设检验与决策.m4v
│ │ ├── 5.02 第二类错误发生的概率计算.m4v
│ │ ├── 5.03 功效.m4v
│ │ ├── 5.04 计算步骤总结.m4v
│ │ ├── statistics_for_business__economics_by_anderson_2.pdf
│ │ └── 假设检验.pptx
│ ├── day06AB测试/
│ │ └── AB测试.txt
├── 第七周统计学/
│ ├── day01-商务统计学/
│ │ ├── 安德森版本商务与经济统计（第12版）自测题解答与偶数题答案.pdf
│ │ └── 商务与经济统计 原书第11版 [【作 者】（美）戴维·R.安德森，（美）丹尼斯·J.斯威尼][机械工业出版社][2012.03][532页].pdf
│ ├── day02-商务统计学/
│ │ ├── 安德森版本商务与经济统计（第12版）自测题解答与偶数题答案.pdf
│ │ └── 商务与经济统计 原书第11版 [【作 者】（美）戴维·R.安德森，（美）丹尼斯·J.斯威尼][机械工业出版社][2012.03][532页].pdf
│ ├── day03方差统计推断/
│ │ ├── 7.01 总体方差推断介绍.mp4
│ │ ├── 7.02 卡方分布的概念.mp4
│ │ ├── 7.03 区间估计.mp4
│ │ ├── 7.04 假设检验-上侧检验.mp4
│ │ ├── 7.05 假设检验-双侧检验.mp4
│ │ ├── 7.06 抽样分布.mp4
│ │ ├── 7.07 假设检验.mp4
│ │ ├── 7.08上侧检验.mp4
│ │ └── 总体方差的统计推断.pptx
│ ├── day04简单线性回归/
│ │ ├── 7.01 回归介绍.mp4
│ │ ├── 7.02 回归模型.mp4
│ │ ├── 7.03 最小二乘法.mp4
│ │ ├── 7.04 判定系数.mp4
│ │ ├── 7.05 相关系数.mp4
│ │ ├── 7.06 假设检验.mp4
│ │ ├── 7.07 PYTHON求解模型.mp4
│ │ ├── 7.08 显著性检验解释的注意点.mp4
│ │ ├── 7.09 估计的置信区间.mp4
│ │ ├── 7.10 估计的预测区间.mp4
│ │ ├── Armand's.CSV
│ │ └── 线性回归.pptx
│ ├── day05多元线性回归/
│ │ ├── 7.01多元线性回归模型介绍.mp4
│ │ ├── 7.02 最小二乘法.mp4
│ │ ├── 7.03 多元判定系数.mp4
│ │ ├── 7.04 F检验的定义.mp4
│ │ ├── 7.05 F检验与t检验的应用.mp4
│ │ ├── 7.06 分类自变量.mp4
│ │ ├── 7.07 参数解释.mp4
│ │ ├── 7.08 更复杂的分类变量.mp4
│ │ ├── Butler.CSV
│ │ ├── Johnson.CSV
│ │ └── 线性回归.pptx
│ ├── day06黑色星期五/
│ │ └── Third Program.zip
├── 第十一周 用户流失预警/
│ ├── xiecheng_user_lost_prob-master_bao.zip
│ ├── 携程用户流失预测文档使用说明.docx
│ ├── 携程用户流失预测项目总结by_datafrog.docx
│ └── 字段指标.xmind
├── 第十周数据挖掘/
│ ├── day01数据挖掘导论/
│ │ ├── 10.01 数据分析与数据挖掘的区别.mp4
│ │ ├── 10.02 机器学习的定义.mp4
│ │ ├── 10.03 模型的建立.mp4
│ │ ├── 10.04 代价函数.mp4
│ │ ├── 10.05 梯度求解.mp4
│ │ └── 数据挖掘入门.pptx
│ ├── day02数据挖掘导论/
│ │ ├── 10.06 梯度下降算法.mp4
│ │ ├── 10.07 常见的代价函数.mp4
│ │ ├── 10.08 Train and Predict.mp4
│ │ ├── 10.09 过拟合与正则项.mp4
│ │ └── 数据挖掘入门.pptx
│ ├── day03逻辑回归/
│ │ ├── 10.01 Logistic Regression介绍.mp4
│ │ ├── 10.02 代价函数.mp4
│ │ ├── 10.03 Logistic Regression 小结.mp4
│ │ ├── 10.04 模型评估-准确率.mp4
│ │ └── 数据挖掘入门.pptx
│ ├── day04逻辑回归/
│ │ ├── 10.05 Precision与Recall.mp4
│ │ ├── 10.06 阈值的划分.mp4
│ │ ├── 10.07 混淆矩阵.mp4
│ │ ├── 10.08 ROC曲线.mp4
│ │ └── 数据挖掘入门.pptx
│ ├── day05sklearn/
│ │ ├── 10.01 sklearn介绍.mp4
│ │ ├── 10.02 离散特征热编码.mp4
│ │ ├── 10.03 数据标准化.mp4
│ │ ├── 10.04 数据集划分.mp4
│ │ ├── adult.csv
│ │ └── Logistic Regression 案例.ipynb
│ ├── day06sklearn/
│ │ ├── 10.05 模型的建立与评估.mp4
│ │ ├── 10.06 更多的特征.mp4
│ │ ├── 10.07 非线性模型展望.mp4
│ │ ├── adult.csv
│ │ └── Logistic Regression 案例.ipynb
│ ├── 更多算法_选修/
│ │ ├── 01人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）/
│ │ │ ├── 课时1课程介绍（主题与大纲.flv
│ │ │ ├── 课时2AI时代首选Python.flv
│ │ │ ├── 课时3Python我该怎么学.flv
│ │ │ ├── 课时4人工智能的核心-机器学习.flv
│ │ │ ├── 课时5机器学习怎么学？.mp4
│ │ │ └── 课时6算法推导与案例.mp4
│ │ ├── 02Python科学计算库-Numpy/
│ │ │ ├── 课时10Numpy基础结构.mp4
│ │ │ ├── 课时11Numpy矩阵基础.mp4
│ │ │ ├── 课时12Numpy常用函数.mp4
│ │ │ ├── 课时13矩阵常用操作.mp4
│ │ │ ├── 课时14不同复制操作对比.mp4
│ │ │ ├── 课时7使用Anaconda安装python环境（Python新手先看这个）.flv
│ │ │ ├── 课时8课程数据，代码，PPT.txt
│ │ │ └── 课时9科学计算库Numpy.mp4
│ │ ├── 02Python快速入门/
│ │ │ ├── 01.Python环境配置.flv
│ │ │ ├── 02.Python库安装工具.flv
│ │ │ ├── 03.Notebook工具使用.flv
│ │ │ ├── 04.Python简介.flv
│ │ │ ├── 05.Python数值运算.flv
│ │ │ ├── 06.Python字符串操作.flv
│ │ │ ├── 07.索引结构.flv
│ │ │ ├── 08.List基础结构.flv
│ │ │ ├── 09.List核心操作.flv
│ │ │ ├── 10-Python循环.ipynb
│ │ │ ├── 10.字典基础定义.flv
│ │ │ ├── 11-Python函数.ipynb
│ │ │ ├── 11.字典的核心操作.flv
│ │ │ ├── 12-Python包.ipynb
│ │ │ ├── 12.Set结构.flv
│ │ │ ├── 13-异常.ipynb
│ │ │ ├── 13.Python机器学习课程推荐.flv
│ │ │ ├── 14-文件操作.ipynb
│ │ │ ├── 14.赋值机制.flv
│ │ │ ├── 15-类.ipynb
│ │ │ ├── 15.判断结构.flv
│ │ │ ├── 16-时间.ipynb
│ │ │ ├── 16.循环结构.flv
│ │ │ ├── 17.函数定义.flv
│ │ │ ├── 18.模块与包.flv
│ │ │ ├── 19.异常处理模块.flv
│ │ │ ├── 2-Python基础.ipynb
│ │ │ ├── 20.文件操作.flv
│ │ │ ├── 21.类的基本定义.flv
│ │ │ ├── 22.类的属性操作.flv
│ │ │ ├── 23.时间操作.flv
│ │ │ ├── 24.Python练习题-1.flv
│ │ │ ├── 25.Python练习题-2.flv
│ │ │ ├── 26.Python练习题-3.flv
│ │ │ ├── 27.Python练习题-4.flv
│ │ │ ├── 3-Python字符串.ipynb
│ │ │ ├── 4-Python索引.ipynb
│ │ │ ├── 5-Python-List结构.ipynb
│ │ │ ├── 6-Python字典.ipynb
│ │ │ ├── 7-Python集合.ipynb
│ │ │ ├── 8-赋值机制.ipynb
│ │ │ ├── 9-Python判断结构.ipynb
│ │ │ ├── notebook起始位置配置.docx
│ │ │ ├── Python代码.zip
│ │ │ ├── Python机器学习课程推荐.txt
│ │ │ ├── Python练习题 -1.ipynb
│ │ │ └── Pytrhon练习题-2.ipynb
│ │ ├── 03python数据分析处理库-Pandas/
│ │ │ ├── 课时15Pandas数据读取.mp4
│ │ │ ├── 课时16Pandas索引与计算.mp4
│ │ │ ├── 课时17Pandas数据预处理实例.mp4
│ │ │ ├── 课时18Pandas常用预处理方法.mp4
│ │ │ ├── 课时19Pandas自定义函数.mp4
│ │ │ └── 课时20Series结构.mp4
│ │ ├── 04Python数据可视化库-Matplotlib/
│ │ │ ├── 课时21折线图绘制.mp4
│ │ │ ├── 课时22子图操作.mp4
│ │ │ ├── 课时23条形图与散点图.mp4
│ │ │ ├── 课时24柱形图与盒图.mp4
│ │ │ └── 课时25细节设置.mp4
│ │ ├── 05Python可视化库Seaborn/
│ │ │ ├── 课时26Seaborn简介.mp4
│ │ │ ├── 课时27整体布局风格设置.mp4
│ │ │ ├── 课时28风格细节设置.mp4
│ │ │ ├── 课时29调色板.mp4
│ │ │ ├── 课时30调色板颜色设置.mp4
│ │ │ ├── 课时31单变量分析绘图.mp4
│ │ │ ├── 课时32回归分析绘图.mp4
│ │ │ ├── 课时33多变量分析绘图.mp4
│ │ │ ├── 课时34分类属性绘图.mp4
│ │ │ ├── 课时35Facetgrid使用方法.mp4
│ │ │ ├── 课时36Facetgrid绘制多变量.mp4
│ │ │ └── 课时37热度图绘制.mp4
│ │ ├── 06线性回归算法原理推导/
│ │ │ ├── 课时38线性回归算法概述.mp4
│ │ │ ├── 课时39误差项分析.mp4
│ │ │ ├── 课时40似然函数求解.mp4
│ │ │ ├── 课时41目标函数推导.mp4
│ │ │ └── 课时42线性回归求解.mp4
│ │ ├── 07梯度下降策略/
│ │ │ ├── 课时43梯度下降原理.mp4
│ │ │ ├── 课时44梯度下降方法对比.mp4
│ │ │ └── 课时45学习率对结果的影响.mp4
│ │ ├── 08逻辑回归算法/
│ │ │ ├── 课时46逻辑回归算法原理推导.mp4
│ │ │ └── 课时47逻辑回归求解.mp4
│ │ ├── 09案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略/
│ │ │ ├── 课时48Python实现逻辑回归任务概述.mp4
│ │ │ ├── 课时49完成梯度下降模块.mp4
│ │ │ ├── 课时50停止策略与梯度下降案例.mp4
│ │ │ └── 课时51实验对比效果.mp4
│ │ ├── 10项目实战-交易数据异常检测/
│ │ │ ├── 课时52案例背景和目标.mp4
│ │ │ ├── 课时53样本不均衡解决方案.mp4
│ │ │ ├── 课时54下采样策略.mp4
│ │ │ ├── 课时55交叉验证.mp4
│ │ │ ├── 课时56模型评估方法.mp4
│ │ │ ├── 课时57正则化惩罚.mp4
│ │ │ ├── 课时58逻辑回归模型.mp4
│ │ │ ├── 课时59混淆矩阵.mp4
│ │ │ ├── 课时60逻辑回归阈值对结果的影响.mp4
│ │ │ └── 课时61SMOTE样本生成策略.mp4
│ │ ├── 11决策树算法/
│ │ │ ├── 课时62决策树原理概述.mp4
│ │ │ ├── 课时63衡量标准-熵.mp4
│ │ │ ├── 课时64决策树构造实例.mp4
│ │ │ ├── 课时65信息增益率.mp4
│ │ │ └── 课时66决策树剪枝策略.mp4
│ │ ├── 12案例实战：使用sklearn构造决策树模型/
│ │ │ ├── 课时67决策树复习.mp4
│ │ │ ├── 课时68决策树涉及参数.mp4
│ │ │ ├── 课时69树可视化与sklearn库简介.mp4
│ │ │ └── 课时70sklearn参数选择.mp4
│ │ ├── 13集成算法与随机森林/
│ │ │ ├── 课时71集成算法-随机森林.mp4
│ │ │ ├── 课时72特征重要性衡量.mp4
│ │ │ ├── 课时73提升模型.mp4
│ │ │ └── 课时74堆叠模型.mp4
│ │ ├── 14案例实战：泰坦尼克获救预测/
│ │ │ ├── 课时75船员数据分析.mp4
│ │ │ ├── 课时76数据预处理.mp4
│ │ │ ├── 课时77使用回归算法进行预测.mp4
│ │ │ ├── 课时78使用随机森林改进模型.mp4
│ │ │ └── 课时79随机森林特征重要性分析.mp4
│ │ ├── 15贝叶斯算法/
│ │ │ ├── 课时80贝叶斯算法概述.mp4
│ │ │ ├── 课时81贝叶斯推导实例.mp4
│ │ │ ├── 课时82贝叶斯拼写纠错实例.mp4
│ │ │ ├── 课时83垃圾邮件过滤实例.mp4
│ │ │ └── 课时84贝叶斯实现拼写检查器.mp4
│ │ ├── 16Python文本数据分析：新闻分类任务/
│ │ │ ├── 课时85文本分析与关键词提取.mp4
│ │ │ ├── 课时86相似度计算.mp4
│ │ │ ├── 课时87新闻数据与任务简介.mp4
│ │ │ ├── 课时88TF-IDF关键词提取.mp4
│ │ │ ├── 课时89LDA建模.mp4
│ │ │ └── 课时90基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4
│ │ ├── 17支持向量机/
│ │ │ ├── 课时91支持向量机要解决的问题.mp4
│ │ │ ├── 课时92距离与数据的定义.mp4
│ │ │ ├── 课时93目标函数.mp4
│ │ │ ├── 课时94目标函数求解.mp4
│ │ │ ├── 课时95SVM求解实例.mp4
│ │ │ ├── 课时96支持向量的作用.mp4
│ │ │ ├── 课时97软间隔问题.mp4
│ │ │ └── 课时98SVM核变换.mp4
│ │ ├── 18案例：SVM调参实例/
│ │ │ ├── 课时100SVM参数选择.mp4
│ │ │ └── 课时99sklearn求解支持向量机.mp4
│ │ ├── 19聚类算法-Kmeans/
│ │ │ ├── 课时101KMEANS算法概述.mp4
│ │ │ ├── 课时102KMEANS工作流程.mp4
│ │ │ ├── 课时103KMEANS迭代可视化展示.mp4
│ │ │ └── 课时104使用Kmeans进行图像压缩.mp4
│ │ ├── 20聚类算法-DBSCAN/
│ │ │ ├── 课时105DBSCAN聚类算法.mp4
│ │ │ ├── 课时106DBSCAN工作流程.mp4
│ │ │ └── 课时107DBSCAN可视化展示.mp4
│ │ ├── 21案例实战：聚类实践/
│ │ │ ├── 课时108多种聚类算法概述.mp4
│ │ │ └── 课时109聚类案例实战.mp4
│ │ ├── 22降维算法-PCA主成分分析/
│ │ │ ├── 课时110PCA降维概述.mp4
│ │ │ ├── 课时111PCA要优化的目标.mp4
│ │ │ ├── 课时112PCA求解.mp4
│ │ │ └── 课时113PCA实例.mp4
│ │ ├── 23神经网络/
│ │ │ ├── 课时114初识神经网络.mp4
│ │ │ ├── 课时115计算机视觉所面临的挑战.mp4
│ │ │ ├── 课时116K近邻尝试图像分类.mp4
│ │ │ ├── 课时117超参数的作用.mp4
│ │ │ ├── 课时118线性分类原理.mp4
│ │ │ ├── 课时119神经网络-损失函数.mp4
│ │ │ ├── 课时120神经网络-正则化惩罚项.mp4
│ │ │ ├── 课时121神经网络-softmax分类器.mp4
│ │ │ ├── 课时122神经网络-最优化形象解读.mp4
│ │ │ ├── 课时123神经网络-梯度下降细节问题.mp4
│ │ │ ├── 课时124神经网络-反向传播.mp4
│ │ │ ├── 课时125神经网络架构.mp4
│ │ │ ├── 课时126神经网络实例演示.mp4
│ │ │ ├── 课时127神经网络过拟合解决方案.mp4
│ │ │ └── 课时128感受神经网络的强大.mp4
│ │ ├── 24Xgboost集成算法/
│ │ │ ├── 课时129集成算法思想.mp4
│ │ │ ├── 课时130xgboost基本原理.mp4
│ │ │ ├── 课时131xgboost目标函数推导.mp4
│ │ │ ├── 课时132xgboost求解实例.mp4
│ │ │ ├── 课时133xgboost安装.mp4
│ │ │ ├── 课时134xgboost实战演示.mp4
│ │ │ └── 课时135Adaboost算法概述.mp4
│ │ ├── 25自然语言处理词向量模型-Word2Vec/
│ │ │ ├── 课时136自然语言处理与深度学习.mp4
│ │ │ ├── 课时137语言模型.mp4
│ │ │ ├── 课时138-N-gram模型.mp4
│ │ │ ├── 课时139词向量.mp4
│ │ │ ├── 课时140神经网络模型.mp4
│ │ │ ├── 课时141Hierarchical Softmax-课时142CBOW模型实例.mp4
│ │ │ ├── 课时143CBOW求解目标.mp4
│ │ │ ├── 课时144梯度上升求解.mp4
│ │ │ └── 课时145负采样模型.mp4
│ │ ├── 26使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型/
│ │ │ ├── 课时146使用Gensim库构造词向量.mp4
│ │ │ ├── 课时147维基百科中文数据处理.mp4
│ │ │ ├── 课时148Gensim构造word2vec模型.mp4
│ │ │ └── 课时149测试模型相似度结果.mp4
│ │ ├── 27scikit-learn模型建立与评估/
│ │ │ ├── 课时150使用python库分析汽车油耗效率.mp4
│ │ │ ├── 课时151使用scikit-learn库建立回归模型.mp4
│ │ │ ├── 课时152使用逻辑回归改进模型效果.mp4
│ │ │ ├── 课时153 模型效果衡量标准.mp4
│ │ │ ├── 课时154ROC指标与测试集的价值.mp4
│ │ │ ├── 课时155交叉验证.mp4
│ │ │ └── 课时156多类别问题.mp4
│ │ ├── 28Python库分析科比生涯数据/
│ │ │ ├── 课时157Kobe Bryan生涯数据读取与简介.mp4
│ │ │ ├── 课时158特征数据可视化展示.mp4
│ │ │ ├── 课时159数据预处理.mp4
│ │ │ └── 课时160使用Scikit-learn建立模型.mp4
│ │ ├── 29Python时间序列分析/
│ │ │ ├── 课时161章节简介.mp4
│ │ │ ├── 课时162Pandas生成时间序列.mp4
│ │ │ ├── 课时163Pandas数据重采样.mp4
│ │ │ ├── 课时164Pandas滑动窗口.mp4
│ │ │ ├── 课时165数据平稳性与差分法.mp4
│ │ │ ├── 课时166ARIMA模型.mp4
│ │ │ ├── 课时167相关函数评估方法.mp4
│ │ │ ├── 课时168建立ARIMA模型.mp4
│ │ │ ├── 课时169参数选择.mp4
│ │ │ ├── 课时170股票预测案例.mp4
│ │ │ ├── 课时171使用tsfresh库进行分类任务.mp4
│ │ │ └── 课时172维基百科词条EDA.mp4
│ │ ├── 30机器学习项目实战-贷款申请最大化利润/
│ │ │ ├── 课时173数据清洗过滤无用特征.mp4
│ │ │ ├── 课时174数据预处理.mp4
│ │ │ ├── 课时175获得最大利润的条件与做法.mp4
│ │ │ └── 课时176预测结果并解决样本不均衡问题.mp4
│ │ ├── 31机器学习项目实战-用户流失预警/
│ │ │ ├── 课时177数据背景介绍.mp4
│ │ │ ├── 课时178数据预处理.mp4
│ │ │ ├── 课时179尝试多种分类器效果.mp4
│ │ │ ├── 课时180结果衡量指标的意义.mp4
│ │ │ └── 课时181应用阈值得出结果.mp4
│ │ ├── 32探索性数据分析-足球赛事数据集/
│ │ │ ├── 课时182内容简介.mp4
│ │ │ ├── 课时183数据背景介绍.mp4
│ │ │ ├── 课时184数据读取与预处理.mp4
│ │ │ ├── 课时185数据切分模块.mp4
│ │ │ ├── 课时186缺失值可视化分析.mp4
│ │ │ ├── 课时187特征可视化展示.mp4
│ │ │ ├── 课时188多特征之间关系分析.mp4
│ │ │ ├── 课时189报表可视化分析.mp4
│ │ │ └── 课时190红牌和肤色的关系.mp4
│ │ ├── 33探索性数据分析-农粮组织数据集/
│ │ │ ├── 课时191数据背景简介.mp4
│ │ │ ├── 课时192数据切片分析.mp4
│ │ │ ├── 课时193单变量分析.mp4
│ │ │ ├── 课时194峰度与偏度.mp4
│ │ │ ├── 课时195数据对数变换.mp4
│ │ │ ├── 课时196数据分析维度.mp4
│ │ │ └── 课时197变量关系可视化展示.mp4
│ │ ├── 34机器学习项目实战-HTTP日志聚类分析/
│ │ │ ├── 课时198建立特征工程.mp4
│ │ │ ├── 课时199特征数据预处理.mp4
│ │ │ └── 课时200应用聚类算法得出异常ip点.mp4
│ │ ├── Python库代码（4个）/
│ │ │ ├── 1-科学计算库numpy/
│ │ │ │ ├── .ipynb_checkpoints/
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│ │ │ │ ├── numpy_1.ipynb
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│ │ │ │ ├── Untitled1.ipynb
│ │ │ │ ├── world_alcohol.csv
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│ │ │ ├── 2-数据分析处理库pandas/
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│ │ │ │ ├── fandango_score_comparison.csv
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│ │ │ │ └── titanic_train.csv
│ │ │ ├── 3-可视化库matpltlib/
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│ │ │ │ ├── percent-bachelors-degrees-women-usa.csv
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│ │ │ │ ├── train.csv
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│ │ │ │ └── 数据和代码.zip
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│ │ ├── Python快速入门/
│ │ │ └── 第一章：Python基础.zip
│ │ ├── 机器学习算法PPT/
│ │ │ ├── 1-AI入学指南.pdf
│ │ │ ├── 10-EM算法.pdf
│ │ │ ├── 11-神经网络.pdf
│ │ │ ├── 12-word2vec.pdf
│ │ │ ├── 2-回归算法.pdf
│ │ │ ├── 3-决策树与集成算法.pdf
│ │ │ ├── 4-聚类算法.pdf
│ │ │ ├── 5-贝叶斯算法.pdf
│ │ │ ├── 6-支持向量机.pdf
│ │ │ ├── 7-推荐系统.pdf
│ │ │ ├── 8-xgboost.pdf
│ │ │ ├── 9-LDA与PCA算法.pdf
│ │ │ ├── 时间序列分析.pdf
│ │ │ └── 文本分析.pdf
│ │ ├── 机器学习算法配套案例实战/
│ │ │ ├── K近邻/
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│ │ │ │ ├── K近邻.ipynb
│ │ │ │ └── listings.csv
│ │ │ ├── Python时间序列/
│ │ │ │ ├── Python时间序列.zip
│ │ │ │ └── 时间序列分析.pdf
│ │ │ ├── Python文本分析/
│ │ │ │ ├── 搜狗新闻语料/
│ │ │ │ │ ├── test.txt
│ │ │ │ │ ├── train.txt
│ │ │ │ │ └── val.txt
│ │ │ │ ├── Python文本分析.pdf
│ │ │ │ ├── Python文本分析.zip
│ │ │ │ └── 贝叶斯算法.pdf
│ │ │ ├── word2vec/
│ │ │ │ ├── Gensim-代码.zip
│ │ │ │ ├── gensim训练model.zip
│ │ │ │ ├── tensorflow-word2vec.zip
│ │ │ │ ├── word2vec.pdf
│ │ │ │ ├── word2vec.zip
│ │ │ │ └── 维基百科中文数据.zip
│ │ │ ├── 集成算法/
│ │ │ │ ├── .ipynb_checkpoints/
│ │ │ │ │ └── 集成算法-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ ├── 1.png
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│ │ │ │ ├── input.csv
│ │ │ │ └── 集成算法.ipynb
│ │ │ ├── 科比数据集分析/
│ │ │ │ └── 科比数据.zip
│ │ │ ├── 神经网络/
│ │ │ │ ├── （cifar分类可能遇到的错误更正）.docx
│ │ │ │ ├── 感受神经网络的强大代码.rar
│ │ │ │ └── 神经网络cifar代码.rar
│ │ │ ├── 数值特征/
│ │ │ │ ├── .ipynb_checkpoints/
│ │ │ │ │ ├── Feature Engineering on Numeric Data-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ ├── Feature Engineering on Temporal Data-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ ├── Feature Engineering on Text Data-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ ├── Feature Selection-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ ├── 数值特征-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ ├── 特征预处理-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ ├── 图像特征-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ └── 文本特征-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ ├── datasets/
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│ │ │ │ ├── 数值特征.ipynb
│ │ │ │ ├── 特征预处理.ipynb
│ │ │ │ ├── 图像特征.ipynb
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│ │ │ ├── 随机森林/
│ │ │ │ ├── .ipynb_checkpoints/
│ │ │ │ │ ├── 1-随机森林-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ ├── 2-数据与特征对随机森林的影响-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ └── 3-随机森林参数选择-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ ├── data/
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│ │ │ │ ├── images/
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│ │ │ │ ├── 1-随机森林.ipynb
│ │ │ │ ├── 2-数据与特征对随机森林的影响.ipynb
│ │ │ │ ├── 3-随机森林参数选择.ipynb
│ │ │ │ ├── small_tree.dot
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│ │ │ ├── 泰坦尼克船员获救/
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│ │ │ ├── 探索性数据分析/
│ │ │ │ └── 探索性数据分析.zip
│ │ │ ├── 推荐系统/
│ │ │ │ ├── Python实现音乐推荐系统/
│ │ │ │ │ ├── .ipynb_checkpoints/
│ │ │ │ │ │ └── 推荐系统-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ │ ├── __pycache__/
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│ │ │ │ │ ├── recommendation_engines.py
│ │ │ │ │ ├── Recommenders.py
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│ │ │ │ │ └── 推荐系统.ipynb
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│ │ │ │ └── 推荐系统.zip
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│ │ │ │ └── 学习曲线（Bias和Variance）.ipynb
│ │ │ ├── GMM聚类.zip
│ │ │ ├── Xgboost调参.zip
│ │ │ ├── 贝叶斯-拼写检查器.zip
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│ │ │ ├── Xgboost/
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│ │ │ ├── 机器学习算法/
│ │ │ │ ├── 回归算法/
│ │ │ │ │ ├── 梯度下降求解逻辑回归.zip
│ │ │ │ │ └── 线性回归.pdf
│ │ │ ├── 聚类/
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│ │ │ ├── 决策树/
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│ │ │ ├── 用户流失预警(1)/
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│ │ │ ├── 支持向量机/
│ │ │ │ ├── SMO/
│ │ │ │ │ ├── simple_svm.py
│ │ │ │ │ ├── SVM.py
│ │ │ │ │ ├── svmMLiA.py
│ │ │ │ │ ├── testSet.txt
│ │ │ │ │ ├── testSetRBF.txt
│ │ │ │ │ └── testSetRBF2.txt
│ │ │ │ └── Untitled.ipynb
│ │ │ └── 机器学习算法课件.pdf
├── 第四周numpy+pandas/
│ ├── day01_回顾pandas练习1/
│ │ ├── 03_Grouping/
│ │ │ ├── Alcohol_Consumption/
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│ │ │ │ └── Solutions.ipynb
│ │ │ ├── Occupation/
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│ │ │ │ └── Solutions.ipynb
│ │ │ ├── Regiment/
│ │ │ │ ├── Exercises.ipynb
│ │ │ │ ├── Exercises_solutions(1).ipynb
│ │ │ │ └── Solutions.ipynb
│ │ ├── 今日任务.txt
│ │ └── 利用Python进行数据分析.pdf
│ ├── day02_pandas练习题/
│ │ ├── 04_Apply/
│ │ │ ├── Students_Alcohol_Consumption/
│ │ │ │ ├── .ipynb_checkpoints/
│ │ │ │ │ └── Exercises_with_solutions-checkpoint.ipynb
│ │ │ │ ├── Exercises.ipynb
│ │ │ │ ├── Exercises_with_solutions.ipynb
│ │ │ │ ├── Solutions.ipynb
│ │ │ │ └── student-mat.csv
│ │ │ ├── US_Crime_Rates/
│ │ │ │ ├── Exercises(1).ipynb
│ │ │ │ ├── Exercises_with_solutions.ipynb
│ │ │ │ ├── Solutions.ipynb
│ │ │ │ └── US_Crime_Rates_1960_2014.csv
│ ├── day03_numpy视频1/
│ │ ├── 6.01 Numpy介绍.mp4
│ │ ├── 6.02 创建Array.mp4
│ │ ├── 6.03 数组常用操作和属性.mp4
│ │ ├── 6.04 数组形状调整.mp4
│ │ └── NUMPY科学计算.ipynb
│ ├── day04_numpy视频2/
│ │ ├── 6.05 随机数的产生.mp4
│ │ ├── 6.06 简单索引选取.mp4
│ │ ├── 6.07 图解索引.mp4
│ │ ├── 6.08 Numpy数学计算与课程总结.mp4
│ │ └── NUMPY科学计算.ipynb
│ ├── day05_numpy和可视化视频3/
│ │ ├── 7.01 Matplotlib入门介绍.mp4
│ │ ├── 7.02 Bar Plot的绘制.mp4
│ │ ├── 7.03 Scatter Point绘制.mp4
│ │ ├── 7.04 直方图的绘制.mp4
│ │ └── 数据可视化.ipynb
│ ├── day06_numpy练习题/
│ │ ├── 100_Numpy_exercises_no_solution.ipynb
│ │ ├── 100_Numpy_exercises_with_hint.ipynb
│ │ └── 100_Numpy_exercises_with_solution.ipynb
│ ├── day07_学习转行直播分享/
│ │ ├── 0324数据分析转行分享-小王子.mp4
│ │ └── 直播总结.txt
├── 第五周_可视化/
│ ├── day01_可视化学习1/
│ │ ├── 7.05 Boxplot的绘制.mp4
│ │ ├── 7.06 颜色调整与添加文字.mp4
│ │ ├── 7.07 Annotate注释与中文显示.mp4
│ │ ├── 7.08 Subplots绘制多个图形.mp4
│ │ └── 数据可视化.ipynb
│ ├── day02_可视化学习2/
│ │ ├── 7.09 共享x与y.mp4
│ │ ├── 7.10 pandas API.mp4
│ │ ├── 7.11 Seaborn介绍与Distplot‘.mp4
│ │ ├── 7.12 Jointplot.mp4
│ │ └── 数据可视化.ipynb
│ ├── day03_可视化学习/
│ │ ├── day04_numpy学习3/
│ │ │ ├── 7.13 分类数据的分布.mp4
│ │ │ ├── 7.14 Linear .mp4
│ │ │ ├── 7.15 Linear Regression.mp4
│ │ │ └── 数据可视化.ipynb
│ ├── day04_numpy实战1/
│ │ ├── CDNOW_master.txt
│ │ ├── order_info_utf.csv
│ │ ├── user_info_utf.csv
│ │ ├── 练习（二）.mp4
│ │ ├── 练习（三）.mp4
│ │ ├── 练习（四）.mp4
│ │ └── 练习（一）.mp4
│ ├── day05_numpy实战2/
│ │ ├── CDNOW_master.txt
│ │ ├── order_info_utf.csv
│ │ ├── user_info_utf.csv
│ │ ├── 视频5.mp4
│ │ ├── 视频6.mp4
│ │ ├── 视频7.mp4
│ │ ├── 视频8.mp4
│ │ └── 视频9.mp4
├── 第一周-mysql强化/
│ ├── day01_视频学习1/
│ │ ├── 1.1 SQL与mysql介绍.mp4
│ │ ├── 1.2 workbench介绍与HELLO WORLD.mp4
│ │ ├── 1.3 了解mysql.mp4
│ │ ├── 1.4 数据排序.mp4
│ │ ├── 1.5 过滤数据.mp4
│ │ ├── 1.6 通配符.mp4
│ │ ├── day01今日任务.txt
│ │ ├── MySQL必知必会（高清版带目录）.pdf
│ │ └── SQL与MYSQL.pptx
│ ├── day02_视频学习2/
│ │ ├── 1.10 分组计算.mp4
│ │ ├── 1.11 子查询.mp4
│ │ ├── 1.12 表联结.mp4
│ │ ├── 1.7 处理函数.mp4
│ │ ├── 1.8时间处理函数.m4v
│ │ └── 1.9 汇总函数.mp4
│ ├── day03_视频学习3/
│ │ ├── 1.13 组合查询.mp4
│ │ ├── 1.14 表的创建与操作（一）.mp4
│ │ ├── 1.15 表的创建与操作（二）.m4v
│ │ ├── 1.16 插入查询结果.mp4
│ │ ├── 1.17 更新数据.mp4
│ │ ├── 1.18 NULL值.mp4
│ │ ├── SQL与MYSQL.pptx
│ │ └── 课程代码.sql
│ ├── day04_看书_练习1/
│ │ ├── Mysql必知必会表数据/
│ │ │ ├── create.sql
│ │ │ ├── populate.sql
│ │ │ └── 数据导入方式.txt
│ │ ├── day04今日任务.txt
│ │ └── MySQL必知必会（高清版带目录）.pdf
│ ├── day05_看书_练习2/
│ │ ├── day05今日任务.txt
│ │ └── MySQL必知必会（高清版带目录）.pdf
│ ├── day06_案例1/
│ │ ├── day08_lettcode_看书_练习1/
│ │ │ ├── day08今日任务.txt
│ │ │ ├── leetcode.mp4
│ │ │ └── MySQL必知必会（高清版带目录）.pdf
│ │ ├── 1.数据加载.mp4
│ │ ├── 2.案例一.mp4
│ │ ├── order_info_utf.csv
│ │ ├── user_info_utf.csv
│ │ └── 导入数据会出现的问题.txt
│ ├── day07_案例2/
│ │ ├── 3.案例二.mp4
│ │ ├── order_info_utf.csv
│ │ └── user_info_utf.csv
│ ├── day08_lettcode_看书_练习1/
│ │ ├── day08今日任务.txt
│ │ ├── leetcode.mp4
│ │ └── MySQL必知必会（高清版带目录）.pdf
│ ├── day09_lettcode_看书_练习2/
│ │ └── day09今日任务.txt
│ ├── day10_周日直播/
│ │ ├── 3.3 数据蛙直播1.mp4
│ │ └── 3.3 数据蛙直播2.mp4
│ ├── day10_周日直播(1)/
│ │ ├── 3.3 数据蛙直播1.mp4
│ │ └── 3.3 数据蛙直播2.mp4
├── 面试/
│ ├── 第二部分面试项目经验如何写/
│ │ ├── 项目经验的呈现方式3.mp4
│ │ ├── 项目经验的重要性1.mp4
│ │ ├── 项目经验的注意事项4.mp4
│ │ └── 项目经验由来2.mp4
│ ├── 第三部分如何做好自我介绍/
│ │ ├── 如何做好自我介绍2.mp4
│ │ ├── 自我介绍的常见问题4.mp4
│ │ ├── 自我介绍的特殊用法3.mp4
│ │ └── 自我介绍的重要性1.mp4
│ ├── 第一部分如何做好简历/
│ │ ├── 1简历.mp4
│ │ ├── 表格表姐简历常犯的错误5.mp4
│ │ ├── 简历的模板2.mp4
│ │ ├── 有工作同学简历常犯的错误3.mp4
│ │ └── 转行人员的简历常犯错误4.mp4
│ ├── 面试简历模板/
│ │ ├── 1_求职数据分析--frog1.docx
│ │ ├── 2_数据分析师_模板 .doc
│ │ └── 3_数据分析岗_模板.doc
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发表于 2019-7-26 14:31:51
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