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第1章Ipython与Numpy

1-1 Ipython入门01 试听 29:34

1-2 Ipython入门02 试听 32:48

1-3 Ipython入门03 试听 27:51

1-4 Numpy04 试听 18:01

1-5 Numpy05 试听 20:09

1-6 Numpy06 试听 29:04

1-7 Numpy07 试听 21:12

1-8 Numpy08 试听 23:14

1-9 Numpy09 试听 18:02

第2章DataFrame与Series

2-1 Numpy01 21:38

2-2 Numpy02 25:22

2-3 Series03 25:46

2-4 Series04 31:13

2-5 Dataframe05 26:27

2-6 Dataframe06 21:32

2-7 Dataframe07 19:23

2-8 Dataframe08 18:26

第3章pandas数据处理一

3-1 Pandas-数据丢失01 18:07

3-2 Pandas-数据丢失02 25:53

3-3 Numpy傅里叶03 29:03

3-4 Pandas-多层索引04 26:52

3-5 Pandas-多层索引05 31:09

3-6 Pandas-数据合并Concat与append06 21:16

3-7 Pandas-数据合并Concat与append07 19:33

3-8 Pandas-merge08 24:32

3-9 Pandas-merge09 26:19

第4章pandas数据处理二与案例分析

4-1 Pandas数据处理01 11:20

4-2 Pandas数据处理02 31:34

4-3 Pandas数据处理03 32:04

4-4 Pandas数据处理04 28:21

4-5 美国人口数据分析05 24:21

4-6 美国人口数据分析06 25:24

4-7 美国人口数据分析07 23:48

4-8 苹果股价分析08 12:33

4-9 苹果股价分析09 27:22

第5章pandas绘图函数与scipy

5-1 美国选举政治献金01 21:36

5-2 美国选举政治献金02 21:53

5-3 美国选举政治献金03 29:52

5-4 Scipy04 16:41

5-5 Scipy05 20:54

5-6 Scipy06 25:36

5-7 Scipy07 25:04

5-8 Scipy08 29:01

5-9 pandas绘图函数09 16:23

5-10 pandas绘图函数10 25:03

第6章matplotlib一

6-1 Matplotlib01 23:05

6-2 Matplotlib02 21:43

6-3 Matplotlib03 25:07

6-4 Matplotlib04 24:05

6-5 Matplotlib05 18:45

6-6 Matplotlib06 20:05

6-7 Matplotlib07 25:26

6-8 Matplotlib08 28:44

6-9 Matplotlib09 27:27

6-10 Matplotlib10 28:38

第7章matplotlib二与城市气候案例分析

7-1 Matplotlib2-01 31:23

7-2 Matplotlib2-02 31:35

7-3 Matplotlib2-03 28:22

7-4 Matplotlib2-04 22:38

7-5 城市气候与海洋关系05 14:48

7-6 城市气候与海洋关系06 22:44

7-7 城市气候与海洋关系07 29:14

7-8 城市气候与海洋关系08 24:19

7-9 pandas数据加载与透视表09 26:35

7-10 pandas数据加载与透视表10 25:51

第8章机器学习之KNN

8-1 Knn-2分类01 24:09

8-2 Knn-2分类02 26:32

8-3 Knn-2分类03 16:42

8-4 Knn04 22:01

8-5 Knn05 23:07

8-6 Knn06 20:52

8-7 手写数字识别07 28:10

8-8 手写数字识别08 29:12

第9章机器学习之线性回归

9-1 预测年收入knn01 21:40

9-2 预测年收入knn02 25:18

9-3 线性回归03 23:31

9-4 线性回归04 19:04

9-5 线性回归05 32:35

9-6 线性回归06 24:11

9-7 线性回归07 20:57

9-8 线性回归08 19:02

9-9 线性回归09 23:56

9-10 线性回归10 24:39

第10章机器学习之逻辑斯蒂回归与人脸自动补全

10-1 逻辑斯蒂01 26:39

10-2 逻辑斯蒂02 19:56

10-3 逻辑斯蒂回归03 26:06

10-4 人脸自动补全04 26:29

10-5 人脸自动补全05 23:24

10-6 人脸自动补全06 19:55

第11章机器学习之贝叶斯与决策树

11-1 决策树原理01 27:22

11-2 决策树原理02 28:12

11-3 决策树实例03 22:51

11-4 决策树实例04 31:01

11-5 贝叶斯原理05 19:53

11-6 贝叶斯原理06 30:30

11-7 贝叶斯实例07 24:42

11-8 贝叶斯实例08 26:39

第12章机器学习之KMeans与支持向量机

12-1 Svm-线性01 31:15

12-2 Svm-线性02 24:43

12-3 Svm-rbf03 31:29

12-4 Svm-回归04 29:52

12-5 Svm-多种核函数应用05 19:44

12-6 Kmeans-自动分类make Blobs06 17:39

12-7 Kmeans-自动分类make Blobs07 17:12

第13章机器学习之KMeans图片压缩与人脸识别

13-1 KMeans-足球和常见错误01 23:33

13-2 KMeans-足球和常见错误02 20:21

13-3 KMeans-足球和常见错误03 23:47

13-4 KMeans-图片压缩04 30:37

13-5 KMeans-图片压缩05 28:09

13-6 KMeans-图片压缩06 22:38

13-7 人脸识别07 34:57

13-8 人脸识别08 31:46

13-9 人脸识别09 22:40

13-10 人脸识别10 15:59

第14章机器学习之数据降维

14-1 KMeans压缩图片01 18:29

14-2 汽车数据推荐度预测02 29:17

14-3 手迹识别的降维算法03 21:48

14-4 手迹识别的降维算法04 26:29

14-5 10种事物识别05 30:20

14-6 10种事物识别06 18:57

第15章机器学习之TensorFlow

15-1 TensorFlow基础操作01 24:37

15-2 TensorFlow基础操作02 27:31

15-3 TensorFlow入门03 26:39

15-4 TensorFlow入门04 23:20

15-5 TensorFlow线性回归05 23:05

15-6 TensorFlow线性回归06 20:55

 

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