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【S0394】Ai深度学习人工智能与机器学习课程 理论视频教程

教程 教程 1780 人阅读 | 31 人回复 | 2024-11-06

Java吧 视频教程: Ai深度学习人工智能与机器学习课程 理论视频教程
! E1 b/ _3 Z; D. V0 h3 a
Java教程编号:【S0394】-166
& B# f( C$ S/ t0 Q7 ^) X$ Z9 |
; h% r/ j; Q9 q7 @+ C: m
2 l6 v/ \/ H) f/ C8 ]# i
〖课程目录〗:
  E3 j# r9 |; d; [! r$ T3 ?
01 课程介绍.mp4
/ C3 |: @0 p5 u' ]" \' d5 u' {4 \02 python基本知识.mp4
8 B$ p4 I' B& Y3 X03 Windows下安装Anaconda.mp4! v! g( S# m% S" I
04 虚拟机环境的使用_导入虚拟机.mp4
# R4 x; C2 l" l/ W5 y; O+ \05 虚拟机环境的使用_认识环境.mp4
7 ~: H1 y3 K/ n2 S- a06 Python工作环境.mp4
+ P8 `7 R, `# J' B: N07 Python基本语法.mp4. |' [% `" Z0 E8 J$ P1 v
08 Python对象.mp4
" Y' z, s* ^; r6 g; w5 V09 Python流程控制.mp4
/ I7 ~! G* h: V' S10 函数的定义与使用.mp4; L) h6 d+ U& g( {4 ~7 c
10 函数的定义与使用.mp4) ]7 A4 }. y) k3 \+ k
100 附1-sclklt-learn引导篇.mp4
3 n% U5 z9 B% f101 附2-Oange引导篇.mp4
0 [) i2 |) |) B102 附3-Xgboost安装篇.mp4
5 U& g2 F$ K# K, a6 L0 I( V103 课程概述.mp4
4 V1 A. A& Q) }4 b1 C& Q: E104 特征构造的常用方法.mp44 d- r; o: [% n( r
105 用户RFM行为特征提取(代码演示).mp4/ [6 G: z0 ^' }3 X9 A$ g3 }
106 用户RFM行为特征提取.mp4
/ O. x/ V# i. a  H  g107 特征转换之连续变量无量纲化.mp4
# O8 M2 @. h$ o$ k. s  w108 特征转换之连续变量数据变换.mp4" b2 h/ V1 x7 w. g. T/ Z
109 连续变量特征转换(代码演示).mp4- p- k8 S+ r1 Y/ Q/ F
11 闭包和装饰器.mp4! s+ j- F& a+ [/ w) O1 P
110 特征转换之连续变量离散化.mp46 P: S0 A- p. s/ R! n9 j" |
111 类别变量编码(代码演示).mp4
" y$ i  R2 y! m* Y112 特征转换之类别变量编码.mp4/ ]/ Q# q+ O; J& o1 S9 i
113 日期型变量处理(代码演示).mp4" `! j1 M7 s! q' p2 U$ m3 F% k
114 特征转换之缺失值处理(代码演示).mp4, [; Y, X- U" p  a: O; @
115 特征转换之缺失值处理.mp4/ j" q6 @1 F+ G3 u
116 特征转换之特征组合(代码演示).mp48 L( }+ r: B0 c7 e; a+ z" W4 ]
117  特征转换之特征组合.mp47 n, R9 y  `( I) B# \
118 数据降维概述.mp45 \. W4 \6 g0 J2 g8 o
119 数据降维之主成分分析(PCA).mp4+ P% V: e0 P9 y' \$ V
12 Python的面向对象编程1.mp4
3 o  t% l1 D% ?2 C  _7 ?1 h120 数据降维之主成分分析(PCA代码演示).mp4
! v) X  J, B$ C, S+ i' g  S: G% ?0 S5 y121 数据降维之线性判别分析法(LDA).mp4
/ A' H' ~$ l9 I) @/ |, a; J  X; B121 数据降维之线性判别分析法(LDA)~1.mp4; [/ z, b. I4 q% i
122 数据降维之线性判别分析法(LDA代码演示).mp4
3 o2 h) ?' C6 P  S' O123 特征选择概述.mp4
! d3 `$ n  h: ~% M124 单特征重要性评估.mp4. a- |; H" a, a2 U5 ^) L: K1 F. C
125 单特征重要性评估(代码演示).mp4! a5 n* O. x% a1 L5 m% e3 q
126 课程总结.mp4
! ]8 a" S0 \+ \' ]127 本章引言.mp4
4 [8 Z4 P" Y* x6 |2 V+ E% y5 u6 Y128 构建你的第一个简单分类模型.mp46 t( H( P/ j, X7 _# @
129 构建你的第一个简单分类模型_代码演示.mp4
; X' W+ N  B+ m0 J% |/ q13 Python的面向对象编程2.mp4- \( L2 j' i8 C: p
130 用测试集对模型进行交叉验证.mp4; H5 _2 e/ {. v9 b4 o
131 尝试其他的分类算法.mp4* m' j: K7 h: x
132 准备一个更好的训练集.mp40 z9 u5 Z5 s6 I( w
133 将多个模型的预测结果融合起来.mp4
, D- f( H2 P8 T  N8 a* w134 模型优化的三个要素.mp4
  G! X2 c) h5 a" {  S0 N135 本章引言.mp4
% A- M! n, U# [1 S" i136 偏差与方差_过拟合与欠拟合.mp46 B; F7 o! m6 z
137 通过学习曲线诊断偏差和方差.mp4
/ O, A6 \9 ]) ]8 d138 通过验证曲线诊断过拟合和欠拟合.mp4
% G* t+ r6 Z5 b* u/ q2 u139 模型交叉验证方法之数据集划分.mp4
# D8 J& r: y9 Y  O) _14 输入输出.mp4
$ _3 B2 x' k. z8 }! U5 X140 模型交叉验证方法之k折交叉验证.mp4' h  n) K0 l, ]0 P4 e. U4 F! O' y
141 模型评估指标之准确率和召回率.mp4
" ]  m0 L; Y4 Z  }3 E4 G! X0 A) `. \- u142 模型评估指标之收益曲线.mp4
$ R* v/ b2 H6 }5 V143 模型评估指标之ROC与AUC.mp46 Z1 s( r: W0 u$ X" B3 J
144 模型评估指标之KS值.mp4
4 N3 \9 w  ?  a6 L) }145 本章引言.mp4: N1 t- e9 F1 [
146 什么是逻辑回归.mp4
) u+ P# o1 Q# C- G/ k# Z: G3 E147 逻辑回归模型参数求解.mp48 a7 b8 c8 G1 u) h/ p. ~$ d
148 逻辑回归模型正则化方法.mp45 c+ ^; x% U% j
149 逻辑回归代码示例.mp4
3 z7 }6 f; }/ r: I* Q4 L15 字符和编码.mp4
% A- p: c: E7 |6 f# \  M4 B+ ^8 a+ ~150 逻辑回归模型结果解释.mp4
( L' C2 Z: K% k$ R. b/ y9 M  e151 逻辑回归模型自动化调参.mp46 B( k2 x$ s0 j3 h' a) N6 f1 F& H
152 逻辑回归的多分类问题.mp4
! {% Z! [& ?1 N! `" U153 类别型特征变量转换.mp46 [- k) z* P; m4 L# L" B4 Y7 F
154 连续型特征变量转换.mp41 \3 s1 @& K& C# f6 {5 Z- N
155 特征变量的组合.mp49 j& Z1 g$ Y0 N0 h# `6 \
156 预测概率转换为分数.mp4- _8 H5 L( K9 G. i4 e  J3 ]7 S
157 本章总结.mp4
4 Q/ r7 M+ P( m0 ]158 本章引言.mp4
& c/ n; e% x) }4 {3 R159 什么是K近邻.mp4. q( C# P0 j$ c1 _. Y0 x, f6 C
16 正则表达式.mp4
0 j. h9 Z/ s* m( d160 K近邻之距离度量.mp4
6 [& t5 k0 `% X161 K近邻算法基本原理.mp47 W& m$ l( k* @, ?! X" v0 A8 H" `
162 K近邻算法代码演示.mp4
- [: C( M5 G: Y! n. L4 _4 c163 K近邻参数优化.mp45 ?+ t) _3 o  ~+ x% A5 Z
164 特征标准化和转换.mp4$ r6 t' w5 r' c7 B# {
165 K近邻总结.mp4
& D4 f  Z- ~- Z6 H166 本章引言.mp4; t9 `/ }! X$ \! ?9 [4 O# o
167 什么是决策树.mp4
' \' O" r# V0 {4 z. ^168 决策树属性分裂基本概念.mp4& B7 f5 a6 U6 y8 E# H
169 决策树节点不纯度.mp4
! t# d& ?8 j& F' ^# N2 k17 课程介绍.mp4
1 [( ^! k& `/ T. U7 C+ a1 ?) }170 决策树最佳分裂.mp4! R! Y; Y+ G" N' z) D
171 决策树算法对比.mp4
8 d8 K6 g& h7 A" M172 决策树剪枝.mp40 l6 a& \# \" S( L
173 决策树代码演示.mp4
" }7 K. ^+ Y4 K% r2 m2 A0 K( |174 决策树参数调优.mp4( V: {' O1 ]8 {2 Z. A
175 决策树总结.mp4
1 s3 p" _2 k  ]176 本章引言.mp4* F3 l( h0 Y6 z; g  _! j2 u
177  什么是支持向量机.mp4  A/ c) J! `8 F* M9 ]1 p4 f
178 支持向量机算法基本原理.mp4$ Z, M8 x. n( H# ~1 e
179 支持向量机代码演示.mp4: A, f; j6 m. |' u
18 Numpy基础.mp4* |/ E/ j: N& W% W
180 支持向量机参数优化.mp4- \( `" i5 c$ I( y4 b8 z# X
181 支持向量机总结.mp4" E! c* B( p) @& d+ h
182 本章引言.mp4+ j# x& M4 v1 h8 g
183 贝叶斯公式.mp4* o, n# H! C) r) B$ ?! a
184  朴素贝叶斯分类原理.mp4
$ o+ c4 f1 D. s- L6 m( I185 朴素贝叶斯代码演示.mp4& a) E6 k$ v: C* |, W, K
186 朴素贝叶斯总结.mp4
1 i# s* U7 _# w187 课程概述.mp4
- O4 Q' {5 w9 \0 r188 相关和回归.mp4% h  {9 _6 J6 E- t: \# v) Z
189 一元线性回归模型.mp4
& M- I: {* T# A! Z5 v* ]19 多维数组类型_ndarray.mp4
! Z. n3 R# I% c- J190 最小二乘法.mp4  F- ]" m1 a8 [: |2 D; A
191 一元线性回归excel操作.mp4
/ H. x: |: m6 K' ^! a3 X192 一元线性回归python操作.mp4* w/ [$ W6 K, V+ i
193 课程总结.mp41 r/ e# `! h: x  Y# ~% F, h
194 多元线性回归模型.mp49 m; C4 {0 x0 N! |
195 多重共线性概念.mp4& o: t8 s+ ~5 G! D' S, R
196 逐步回归方法.mp4
% c. J% h7 l5 G" y0 L4 [0 c197 过拟合与正则化.mp4) u5 ]( X+ i4 I9 U, L, T- D  p
198 多元线性回归excel操作.mp46 N; l! \2 n- `# f
199 多元线性回归python操作.mp4
# |5 o% y; u2 R' e) u( [- [, d3 ]20 创建ndarray.mp4
, W1 n$ \. I4 ]* k5 l$ V3 S200 非线性回归简介.mp4+ I4 ]  Z# e% {3 b) Z$ Q( j
201 非线性回归在Excel中的操作.mp4: Y& r3 U. j* c) s) X
202 非线性回归在python的操作.mp4
' w4 G) J* w; J5 G203  回归模型常用评估指标.mp47 Q5 f, ~0 T6 c  [4 w- u- [/ Z: g
204 回归树(CART)基本原理.mp4
% j3 Y; W, G# K* g/ y: P/ t205 回归树代码演示.mp4
# p7 ^; k7 \& [6 M& H6 z+ h206 课程概述.mp49 O  h+ A, I/ Q2 T* h2 J
207 什么是聚类分析.mp4
9 L" F/ c6 B! ~# F; z4 `6 ^- b) N208  相似度与距离度量.mp4) [/ j3 ^  r$ M
209 聚类之K均值算法.mp4
$ w8 t0 I4 b8 {+ L. }( h21 numpy中的数据类型.mp4
, k. ]4 B0 J. e# s210 K均值算法代码演示.mp4
" \9 E( p/ X* V211 K均值算法调参.mp4
4 w% g3 N0 _7 c, m. |" y4 x7 r& \212 聚类模型评估指标.mp4; J2 j/ \7 o8 @/ ^: J1 E( o
213 聚类分析总结.mp4
: q6 p- I6 q" Y214  什么是关联规则.mp4. H7 i; K: l* Y1 x7 @5 ^+ ~
215 关联规则Apriori算法.mp4; h" h: U$ `- {( B! O; h- d
216 关联规则的lift指标.mp4
+ `/ ~+ Z  ?4 a+ B6 U9 U2 p! V217 关联规则的理解与应用.mp4# X- E- v9 _8 ?9 P  `
218 关联规则代码演示.mp46 ~) K8 [' x- O5 ]) f# G( Z
219 关联规则总结.mp4$ _: S* M1 @) C
22 ndarray的文件IO.mp4- w; Q- v2 P. m" g) v+ n
220 课程总结.mp4
4 g4 w" _* Y/ T1 h- [# X$ t221 什么是推荐系统.mp4
( F  m' y9 T" @! s222 基于Item的协同过滤算法.mp46 I( i6 W; r. j5 D1 l
223 基于User的协同过滤算法.mp4( w1 z% q$ U' E  A' f) \) P
224 SVD矩阵分解算法.mp4' D0 E* U" ?& P. ~
225 机器学习经典案例:垃圾邮件过滤模型.mp41 W5 q3 z' `  `" R5 ^, \
226 机器学习经典案例:KNN算法实现手写字体识别.mp4) |4 }; q: V7 Q4 B
226 机器学习经典案例:KNN算法实现手写字体识别~1.mp4! q# J, A/ Q" K+ Q7 k" A7 ^3 j0 ?
227 机器学习经典案例:餐馆菜肴推荐系统.mp4
& a# d  n& X# D  w! Z4 t# N228 课程概述.mp4
9 ^+ r' u' H; `& X! Q1 d7 e5 k229 模型融合基本概念.mp47 O( i9 u7 V4 p7 N6 E. v
23 操作多维数组ndarray.mp45 J) M& a# m) s* o( L: r
230 Voting和Averaging融合.mp4
- G1 X8 \$ ^+ ~$ `. s, i231 Bagging融合.mp4
- i, Z7 s# a# J: x7 `* I+ B: i+ @232 Boosting融合.mp4
. w9 f' Q' A# K3 l& ~8 y233 随机森林算法基本原理.mp4
6 G1 m# J9 F( u234 随机森林算法(分类)代码演示.mp4) R9 W' ]3 W+ ~( u, ~! T
235 随机森林算法(回归)代码演示.mp4' ]: s" ]" V8 a7 R( e* o' n+ y6 _
236 Adaboost算法基本原理.mp4
; Z* h% f4 M! _: S7 [0 Y237 Adaboost算法(分类)代码演示.mp4% T" ]' T, Y0 L) e4 ~0 |2 i
238 Adaboost算法(回归)代码演示.mp48 o* E, [+ z) l# S" W" G% J, e
239 GBDT算法基本原理.mp4" p$ c- a, X8 r1 X- C% q* p
24 选择ndarray的元素_索引.mp4
! Z; S5 x3 a% _. y" }8 J* \" u5 F240 GBDT算法(分类)代码演示.mp4' G4 k+ _5 L) s/ K5 V& c; M
241 GBDT算法(回归)代码演示.mp4
$ x4 m& L6 e! X* `8 D242 Xgboost基本介绍.mp4
8 y- @. F' K$ n# t243 Xgboost算法(分类)代码演示.mp4
/ f* Q$ ?# a7 T6 b# ~244 Xgboost算法(回归)代码演示.mp4  g) H; w) p% a* V
245 课程总结.mp4. o, g  F1 Z6 M& [
246 文本分析的基本概念.mp4  c; V* `( V3 h7 t  Y: f
247 文本特征表示方法(词袋模型).mp4
; |: m: C) n3 G* f7 I+ n248 TF-IDF算法.mp4
5 w" s$ D& R* \/ }, j1 }; C249 词表征方法(词向量).mp4" x' i  r6 l/ @, Z
25 选择ndarray的元素_索引数组.mp4  ^' u4 Y. }( o2 L5 L# A; }( |
250 神经网络与深度学习.mp4
* e8 I0 w" R5 P) H+ _251 卷积神经网络CNN介绍.mp4
( Q& N# h# s0 w3 T  ]252  循环神经网络RNN介绍.mp4
8 [, {0 v* d* B  B253 深度学习的应用场景.mp4, k1 @6 \5 S$ y0 y  f
254 背景与部分原理.mp4
& ^  w( N: M# J. V255 模型原理.mp4# e+ p: w: Z) A# t3 c3 G! ^
256 数据.mp4
# Q$ f+ ~# o/ ]257 代码.mp46 F& I% j( K+ S3 i3 A
258 总结.mp4
8 r1 b7 c; A' U259 项目概述.mp4
% }2 |8 V* S. Y! v- Q26 选择ndarray的元素_布尔数组.mp4
, V: g8 D. @6 g9 E, h8 u6 w; |260 数据观察.mp4" m: q, c+ E% t: `: Q+ g. O. J* ]
261 基于item的协同过滤推荐.mp4- X. V; Z- A$ q0 R
262 基于user的协同过滤推荐.mp4
5 E' f# M3 J; A! i! t263 基于SVD的协同过滤推荐.mp4
( j. U$ \% Y: r. p/ ?# X2 W264 项目概述.mp4; J# [# d+ z4 s( X5 [/ K
265 opencv的安装及使用.mp48 @$ q5 H' L6 C) `
266 图像特征_颜色直方图.mp4
$ p% y& j9 F: l267 用随机森林构建图像分类模型.mp4; ~3 s" V! v0 x" t
268 对新图片进行分类预测.mp4  n+ Y; L. [, d  b, z7 E. S0 m8 {: ?
269 项目概述.mp4
$ e2 @% v% O  O9 ^: n6 t27 改变ndarray的形状.mp4
# S0 d* ^# d. s% [$ S9 c270 对文档进行分词.mp4
1 W( j6 u4 i- ^% M+ T* P* x271 用TFIDF和词袋表示文档特征.mp4+ {; u6 x/ p8 g8 A! r8 A3 d
272 用word2vec词向量表示文档特征.mp41 c& O# _9 p* @5 u  e
273 训练文档分类模型.mp4. L: G- D- R' X+ Q2 l9 {
274 模型效果的评估.mp47 ?) q5 e3 u% n2 l. i% ~
275 对新文档进行分类预测.mp4* E3 Q6 {  _0 v: h6 k
276 预测房价项目概述.mp44 S& j3 u, b) u. o4 l) K5 P% U
277 数据理解和整体探索.mp4
$ A3 s  k2 v" Y. |  w- Z278 数据清洗.mp4) M# i, j" O; k$ P# `4 C& {
279 特征转换、衍生、组合.mp4* x! m2 D2 Q- T0 G' l
28 ndarray的基本运算.mp42 |3 E$ K/ _% I3 Q% S: b
280 特征筛选.mp4
3 F5 X0 u$ e0 r. b$ S, y, Y281 模型训练.mp49 z, d0 q8 ?, b; M3 S6 k4 q
282 对新数据进行预测.mp4
. x) W/ `) i6 O  L283 项目概述.mp4
! M+ D  d( Q5 v' Z284 从交易数据中提取RFM特征.mp4
7 a$ P+ o# Q, N! e' m9 A. s. z" n285 客户RFM分析.mp4: r+ h  G$ W2 \# v. N
286 响应预测模型训练和选择.mp4% h, K: d7 n7 l1 b0 Y7 Z
287 模型部署和应用.mp4
* H* ?! y$ G0 B, a288 项目概述.mp42 C3 J" U/ q% L
289 CT图像的预处理技术.mp43 |" G2 K5 X8 n3 j9 o4 g. j
29 numpy进阶.mp4
! \; T% ]1 K, @. n% g290 图像数据的增强(augmentation).mp4+ B/ `7 \* I% D
291 训练图像分割模型.mp4! d0 w1 |* q3 Z+ U2 c
292 训练三维卷积神经网络.mp4  F6 I3 l; @+ ]0 Q+ w$ M
293 模型串联+项目总结.mp4' n" \2 F/ x1 C: M4 |
30 广播_不同维度数组运算.mp4; D- a0 R9 c' `+ Z
31 复制和视图.mp4
) P8 k& E0 M2 ^& H32 附1_Windows下安装Anaconda.mp4
: C' h+ @3 i' p0 @5 M33 附2_虚拟机环境的使用_导入虚拟机.mp4- d0 v$ P* ?0 \0 [6 |. n" Y
34 附3_虚拟机环境的使用_认识环境.mp4/ C% [5 g2 W2 j6 ]& ~( j
35 scipy简介.mp4% h+ x$ y% Q4 v4 q* R$ m; h
36 线性代数基础知识_向量.mp44 ]( M* l. s7 R/ K/ ^' V
37 线性代数基础知识_矩阵.mp4/ j$ Y* F; E: a
38 特征值和特征向量.mp47 z8 _7 [( q8 }# i
39 解线性方程组.mp4
1 i. d6 y% D4 C8 N40 最小二乘法.mp4
# V! K1 ^: z6 i/ c) M$ I41 本章引言.mp4
" X' R: \* {5 R% @; ^3 L# [42 Pandas安装&数据结构介绍.mp4
% G2 n/ o7 @* z% c' {43 Pandas数据查看.mp4
! _, m0 F+ p0 E7 V' c3 N9 l% T' I44 Pandas数据选择.mp46 ^1 a, J0 k7 l: C+ h3 V+ W
45 Pandas数据修改与基本运算1.mp4
" M! `) c, V, ~. H/ |46 Pandas数据修改与基本运算2.mp4
2 x  L1 U/ N/ b. t47 Pandas数据修改与基本运算3.mp42 E3 H$ _* J. [& L  d5 ]% ^  _5 z
48 Pandas数据加载.mp4
8 x& P' B4 b# g+ T" Y- y49 Pandas多层索引.mp4
- u4 D% [8 q$ u9 r. I50 Pandas数据变形之关联.mp4
" R5 |# [6 P4 |" w* _2 O51 Pandas数据变形之分组与聚合.mp4
0 M9 o. Z; [6 Q4 g0 ?5 T+ K52 Pandas数据变形之数据重塑.mp4
# j- |1 F2 R( X* o+ Y53 本章引言.mp4
. e/ \. m8 C0 Z" P2 F4 u54 Matplotlib主要绘图类型_上.mp4
0 p$ N. e0 [. ^- x. x55 Matplotlib主要绘图类型_下.mp42 f, o1 p2 X( r4 R
56 Matplotlib主要绘图参数.mp4
8 m( l7 ^3 a* i. q57 Matplotlib主要绘图装饰函数.mp4
: n5 S- U: W: i  @( P58 Matplotlib文字标注与注释.mp4- |& t: \2 p3 g" a' C0 V7 Q
59 Matplotlib子图.mp49 n: c' n3 ]+ U% I$ m, P/ ]/ w
60 本章引言.mp4
2 {3 X5 n. |* L2 p# L61 快速理解数据挖掘和机器学习.mp4
% c: p/ `1 u1 W9 M62 数据挖掘的六大任务.mp49 e. v. c2 A6 x5 B
63 数据挖掘的方法论(CRISP-DM).mp4
* Q7 l0 L* ^. |2 n$ \) }64 预测模型的构建和应用流程.mp4
' G' l* U. f+ S% c; @5 f& [+ M65 机器学习算法及分类.mp4
# i) T0 e( h" L) T66 数据挖掘与数据仓库和OLAP.mp4
3 z9 \7 T) o3 W67 数据挖掘和机器学习的应用案例.mp4
: Z$ @5 N- ?" ^" `% [6 t68 如何成为一名优秀的数据科学家.mp4
* i! |) C* D3 t! U1 E% j; F. P9 I69 本章引言.mp4
5 C$ H, k* A; w: J3 P. p' H70 认识数据.mp4
) h/ ~. W5 p1 ]/ r3 k2 U71 描述性统计分析.mp4
$ ^9 Q" A- g/ y/ j& F72 分类变量的分析方法.mp4
5 D. r) P9 P. ~4 V7 r7 N73 连续变量的分析方法.mp4/ |2 U4 ?1 {  s) ~( n; g& \% q
74 相关性分析.mp4# M+ x$ H' N! D" o
75 基本空间与随机事件.mp40 u) Q3 w0 d; L1 E( y
76 事件的关系与运算.mp4* D+ K9 J( q& \2 C5 x- D; f
77 事件的概率.mp4
. h; D3 y$ e6 z* k, w* K1 p78 随机变量的分布.mp42 [' D6 U. h9 e* ^3 e; v
79 期望与方差.mp47 U  }9 Q  k5 Y! a8 c2 z
80 联合分布.mp4* B" Q+ n4 j$ E' [' C2 a- C
81 条件分布与条件期望.mp41 C. H* i. ^9 B5 }& [" l% O
82 正态分布.mp45 Q) O5 k6 S5 B( T' o
83 总体与样本.mp4
8 |. x2 G/ ?  k* o1 Z+ N84 样本均值与方差.mp4
2 j) L$ _# p$ n; o) o* W* v7 @4 e. l85 次序统计量与分位数.mp4
: p. J' @7 B% v7 A2 K) g/ a  L86 矩法估计.mp41 |5 N4 `. R7 U3 Q: C
87 极大似然估计.mp4
$ |/ `& n4 q  G1 i5 c' F/ L88 贝叶斯估计.mp4
6 M, v- B9 A& z89 区间估计.mp4 java8.com
# E" L  G6 D( \" t  ]: V. G7 @90 假设检验.mp4, z/ r9 D' i; u! l# J
91 多元线性回归(上).mp4; V' Z$ e2 f. W7 @) g; Q
92 多元线性回归(下).mp4
' Z) v: ~9 r0 Q93 判别分析(上).mp4+ a: p8 Q  u2 p& G$ z; K
94 判别分析(下).mp4
# z3 Y+ n  b) n. Q95 数据处理.mp4/ ^2 x  r! Z7 X8 j5 ^5 D7 M! v( R
96 系统聚类法.mp4% ~4 w$ ~! t0 J9 h$ o" }( X
97 动态聚类法.mp4
) \* @+ ^! I) f9 S5 z3 {; Z: P98 主成分分析.mp4  x2 ?$ X  `8 c: `
99 样本主成分及其应用.mp43 Z9 G  F. t  ]8 j+ o
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回答|共 31 个

风里有沙

发表于 2024-11-6 15:25:31 | 显示全部楼层

学习java,就选java吧了

库里历史第一人

发表于 2024-11-6 16:06:38 | 显示全部楼层

免费资源 真的无套路

夏米心

发表于 2024-11-6 16:47:28 | 显示全部楼层

真心不错 收下下

renshuliang

发表于 2024-11-6 17:13:32 | 显示全部楼层

加油努力

nebloomy

发表于 2024-11-6 17:23:13 | 显示全部楼层

感谢分享!!!

老外婆

发表于 2024-11-6 18:05:04 | 显示全部楼层

良心网站,力挺

梅鼠

发表于 2024-11-6 18:45:55 | 显示全部楼层

给力,真免费

山海大观

发表于 2024-11-6 19:26:43 | 显示全部楼层

真的无套路,大赞

不爱鱼干的喵

发表于 2024-11-6 20:07:41 | 显示全部楼层

真的无套路,大赞
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