万门大学《实用数据挖掘与人工智能》1月特训班

万门大学数据人工智能课程，本课程共22.6G，VIP会员可通过百度网盘转存下载或者在线播放。此“万门大学《实用数据挖掘与人工智能》1月特训班”课程由千年教育收集整理。

课程目录：

├──1、课程：熟悉Jupyter notebook  

|   ├──1.创建新的Python环境.mp4  89.21M

|   ├──10、安装决策树可视化工具Graphviz（二）.mp4  148.36M

|   ├──11、几个重要的工具包介绍（一）.mp4  140.37M

|   ├──12、几个重要的工具包介绍（二）.mp4  64.33M

|   ├──13、安装TensorFlow与Keras（一）.mp4  83.32M

|   ├──14、安装TensorFlow与Keras（二）.mp4  79.27M

|   ├──15、Jupyter notebook的基本使用技巧.mp4  95.71M

|   ├──16、Markdown的基本技巧（一）.mp4  115.13M

|   ├──17、Markdown的基本技巧（二）.mp4  115.75M

|   ├──2.Python环境与版本（一）.mp4  73.27M

|   ├──3.Python环境与版本（二）.mp4  131.08M

|   ├──4.Python环境与版本（三）.mp4  83.45M

|   ├──5、Python环境与版本（四）.mp4  91.58M

|   ├──6、Python环境与版本（五）.mp4  94.73M

|   ├──7、Python环境与版本（六）.mp4  121.24M

|   ├──8、Python环境与版本（七）.mp4  113.62M

|   └──9、安装决策树可视化工具Graphviz（一）.mp4  21.14M

├──2、课程：文献与代码管理工具及统计基础  

|   ├──10、答疑（三）.flv  108.98M

|   ├──11、统计基础概述.flv  136.16M

|   ├──1、学习方法总结.flv  93.53M

|   ├──2、Mendeley介绍及安装（一）.flv  151.20M

|   ├──3、Mendeley介绍及安装（二）.flv  105.14M

|   ├──4、GitHub介绍及安装.flv  201.72M

|   ├──5、GitHub远端连接操作（一）.flv  204.47M

|   ├──6、GitHub远端连接操作（二）.flv  213.69M

|   ├──7、GitHub远端连接操作（三）.flv  182.80M

|   ├──8、答疑（一）.flv  119.71M

|   └──9、答疑（二）.flv  98.40M

├──3、课程：Python基本数据类型  

|   ├──10、Python基本数据类型（一）.flv  205.67M

|   ├──11、Python基本数据类型（二）.flv  184.14M

|   ├──12、Python基本数据类型（三）.flv  127.81M

|   ├──13、Python基本数据类型（四）.flv  144.64M

|   ├──14、Python基本数据类型（五）.flv  138.82M

|   ├──15、Python基本数据类型（六）.flv  584.08kb

|   ├──16、Python基本数据类型（七）.mp4  195.50M

|   ├──17、Python基本数据类型（八）.mp4  170.85M

|   ├──1、课程概述.mp4  117.22M

|   ├──2、计算机语言与程序概述（一）.mp4  201.90M

|   ├──3、计算机语言与程序概述（二）.mp4  233.49M

|   ├──4、为什么需要编程语言.mp4  152.70M

|   ├──5、Python能做什么.mp4  184.64M

|   ├──6、课间答疑.mp4  169.56M

|   ├──7、Python2和Python3的区别.mp4  83.99M

|   ├──8、编程语言的元素.mp4  165.76M

|   └──9、致敬 Hello World.mp4  185.02M

├──4、课程：函数与Python基本数据结构  

|   ├──10、Python基本数据结构（一）.mp4  163.67M

|   ├──11、Python基本数据结构（二）.mp4  243.03M

|   ├──12、Python基本数据结构（三）.mp4  209.18M

|   ├──1、函数（一）.mp4  223.63M

|   ├──2、函数（二）.mp4  141.77M

|   ├──3、函数（三）.mp4  238.51M

|   ├──4、函数（四）.mp4  168.18M

|   ├──5、函数（五）.mp4  117.36M

|   ├──6、Python编码结构（一）.mp4  239.77M

|   ├──7、Python编码结构（二）.mp4  204.69M

|   ├──8、Python编码结构（三）.mp4  92.40M

|   └──9、Python模块和程序包.mp4  279.14M

├──5、课程：Numpy的基本操作  

|   ├──10、Array processing（二）.mp4  198.43M

|   ├──11、Save and Load Array.mp4  75.72M

|   ├──1、Introduction to Numpy.mp4  219.80M

|   ├──2、Create Arrays.mp4  228.06M

|   ├──3、Basic Operations of Arrays.mp4  229.54M

|   ├──4、lndexing ,Slicing and Iterating（一）.mp4  136.16M

|   ├──5、lndexing ,Slicing and Iterating（二）.mp4  177.25M

|   ├──6、lndexing ,Slicing and Iterating（三）.mp4  105.58M

|   ├──7、Matrix Operations -（一）.mp4  201.97M

|   ├──8、Matrix Operations -（二）.mp4  167.24M

|   └──9、Array processing（一）.mp4  118.55M

├──6、课程：Pandas的基本操作  

|   ├──10、Slice Data（二）.mp4  159.34M

|   ├──11、Data Alignment.mp4  123.75M

|   ├──12、Rank and Sort.mp4  62.59M

|   ├──1、Series.mp4  186.06M

|   ├──2、DataFrame+Titanic Example（一）.mp4  263.06M

|   ├──3、DataFrame+Titanic Example（二）.mp4  203.72M

|   ├──4、DataFrame+Titanic Example（三）.mp4  224.74M

|   ├──5、DataFrame+Titanic Example（四）.mp4  145.84M

|   ├──6、Index Objects.mp4  62.34M

|   ├──7、Reindex.mp4  57.52M

|   ├──8、Drop Data.mp4  58.46M

|   └──9、Slice Data（一）.mp4  66.94M

└──7、课程：最新回放  

|   ├──01、0116-numpy  pandas （1）.mp4  116.97M

|   ├──02、0116-numpy pandas (2).mp4  238.65M

|   ├──03、0117-算法-线性回归（1）.mp4  676.12M

|   ├──04、0117-算法-线性回归（3）.mp4  280.41M

|   ├──05、0117-算法-线性回归（4）.mp4  899.28M

|   ├──06、0118-拟合.mp4  129.57M

|   ├──07、0120-Airbnb（1）.mp4  125.96M

|   ├──08、0120-Airbnb（2）.mp4  155.68M

|   ├──09、0120-SVM.mp4  125.11M

|   ├──10、0123-网站基础.mp4  457.69M

|   ├──11、0124-贝叶斯统计（1）.mp4  154.86M

|   ├──12、0124-贝叶斯统计（2）.mp4  182.20M

|   ├──13、0125-贝叶斯统计2.mp4  813.52M

|   ├──14、0126-BiliBili-火爆剧集与观众分析.mp4  239.63M

|   ├──15、0126-聚类（1）.mp4  276.15M

|   ├──16、0126-聚类（2）.mp4  381.84M

|   ├──17、0127-近期推荐系统概述.mp4  759.72M

|   ├──18、0129-人工智能历史（1）.mp4  269.84M

|   ├──19、0129-人工智能历史（2）.mp4  742.34M

|   ├──20、0129-机器学习在图像识别中的应用.mp4  328.80M

|   ├──21、0131-Python控制.mp4  794.31M

|   ├──22、0131-OpenCV（1）.mp4  560.47M

|   ├──23、0131-OpenCV（2）.mp4  650.54M

|   ├──24、0201-第三周作业要求+GTA自驾驶问题分解.mp4  952.24M

|   ├──25、0203-卷积神经网络（1）.mp4  84.69M

|   ├──26、0203-卷积神经网络（2）.mp4  400.49M

|   ├──27、0203-卷积神经网络（3）.mp4  165.34M

|   ├──28、0204-线性代数与数值分析（1）.mp4  120.69M

|   ├──29、0204-线性代数与数值分析（2）.mp4  191.33M

|   └──30、0204-线性代数与数值分析（3）.mp4  158.99M