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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 1781 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
- k+ I( o; [2 P) ], Z
Java教程编号:【S0394】-166
8 p: J# ~0 `* k5 A: Y# p

' [; I0 q- G2 o+ }$ c3 ~, I( @+ W9 A+ Y, x. @0 `
〖课程目录〗:
9 A4 K& t5 O8 \/ R1 r
01 课程介绍.mp4
& ?- A/ y4 t2 L+ n7 q02 python基本知识.mp45 A5 w- C6 h1 M( S% U0 _
03 Windows下安装Anaconda.mp45 ]7 }  x4 B: R- r5 }2 X$ a9 p, O
04 虚拟机环境的使用_导入虚拟机.mp4- Y* R* C" I  R4 D  D" L, F6 K
05 虚拟机环境的使用_认识环境.mp4
1 `' H" \# d; c6 A: x4 ~' e2 v4 y06 Python工作环境.mp4
2 |: I; M- {( z07 Python基本语法.mp49 \) g3 c! I" _) i  t
08 Python对象.mp4( Q' v8 j  `' @
09 Python流程控制.mp4
, U8 H2 Q2 z* T, G! L) j) l10 函数的定义与使用.mp4% s9 ]& r; {" p3 [8 h' {! E) ^
10 函数的定义与使用.mp4: q  |( N5 u7 l0 ]3 |- @% g1 Q
100 附1-sclklt-learn引导篇.mp41 q2 \% v* n) |1 m' X' F
101 附2-Oange引导篇.mp49 H% L/ g4 O7 }0 h
102 附3-Xgboost安装篇.mp4
. `" H2 A7 }) P. l  Y103 课程概述.mp4
/ Q* H+ w+ R* ^104 特征构造的常用方法.mp4
- @& J  L* d/ Y. _  l% Y105 用户RFM行为特征提取(代码演示).mp4
2 \2 G* c7 P  {  x; z0 \* P106 用户RFM行为特征提取.mp4
; l$ i6 c* ]2 W8 u& J6 h; r: _107 特征转换之连续变量无量纲化.mp4
8 ^; U( y2 {  k; M108 特征转换之连续变量数据变换.mp4+ K0 R& t: g; c  I9 ?" k  ]
109 连续变量特征转换(代码演示).mp4
* Z3 B8 m7 P7 H7 l( |% d11 闭包和装饰器.mp49 b  C6 z. [- b! {: `( S
110 特征转换之连续变量离散化.mp4! H( s7 ?2 M5 ?
111 类别变量编码(代码演示).mp4) M& H$ ~: Q9 j; R: w  Z
112 特征转换之类别变量编码.mp4) R$ x- U; F9 Q, x
113 日期型变量处理(代码演示).mp4
9 S3 P' \* h6 O) S* n114 特征转换之缺失值处理(代码演示).mp4
1 ~) P! g7 Y# w. J0 u3 [6 K2 n115 特征转换之缺失值处理.mp4
" V3 @( S% K6 p! b* m, \116 特征转换之特征组合(代码演示).mp4) ?+ A5 p9 j  T
117  特征转换之特征组合.mp4
0 \5 @7 U1 {& ~0 F' ^, _118 数据降维概述.mp42 @" o% l, X) C' }1 c" c7 T
119 数据降维之主成分分析(PCA).mp4
* A5 f: T, a' b) C" N5 z12 Python的面向对象编程1.mp4' r/ Z- p) d, Y  F$ H" S
120 数据降维之主成分分析(PCA代码演示).mp4$ C2 S/ ~& y9 u! o: ]
121 数据降维之线性判别分析法(LDA).mp4
* Y, t5 [, d* z6 q121 数据降维之线性判别分析法(LDA)~1.mp4* U8 _6 P. J' j) E' L! F2 f5 Q0 U
122 数据降维之线性判别分析法(LDA代码演示).mp4
; ~5 j3 |/ T: e# F3 G123 特征选择概述.mp4
; [( K# [* k) j/ J, R' }( H124 单特征重要性评估.mp43 {7 m2 H7 I3 m
125 单特征重要性评估(代码演示).mp4
  M; {9 ^& {* |0 O126 课程总结.mp42 C; t3 ]+ g4 d) g" k9 [
127 本章引言.mp4' r  |& T. c" S, A) E) [5 T' S9 m
128 构建你的第一个简单分类模型.mp4$ U2 {, e% ^5 \( b7 J8 l
129 构建你的第一个简单分类模型_代码演示.mp4
; B6 G, g4 _1 g13 Python的面向对象编程2.mp4
% k* I2 p5 c' ?! J5 A$ M) A130 用测试集对模型进行交叉验证.mp4  e- N+ b! t0 }* J8 r
131 尝试其他的分类算法.mp4
9 q. l9 \8 \! n132 准备一个更好的训练集.mp4
3 `1 [- A0 b0 i* H/ V133 将多个模型的预测结果融合起来.mp49 ^( e% [+ u, ~
134 模型优化的三个要素.mp47 C: Q: r# h7 a& W0 U1 d
135 本章引言.mp45 K% ]% |' e. y' E/ @9 v
136 偏差与方差_过拟合与欠拟合.mp4& i% M" e' S5 K- t0 y
137 通过学习曲线诊断偏差和方差.mp4( h9 R# T/ @: V% u8 d
138 通过验证曲线诊断过拟合和欠拟合.mp4
: N& W- F9 t+ y: P0 y139 模型交叉验证方法之数据集划分.mp4& O0 b- q  n+ h0 B$ o! _
14 输入输出.mp4
% T! h* b2 ?  k! l  X, [140 模型交叉验证方法之k折交叉验证.mp4- v: v9 o! v& c- }7 M
141 模型评估指标之准确率和召回率.mp48 }! K( s/ Y4 J
142 模型评估指标之收益曲线.mp42 w; D( ~, y' V' j. Y
143 模型评估指标之ROC与AUC.mp47 g% f3 u9 O0 @
144 模型评估指标之KS值.mp42 N2 p" I7 a5 I; n6 V' @  v% D- O4 g
145 本章引言.mp4
6 o( r9 C- s2 B  i$ _: i) T' h6 Y146 什么是逻辑回归.mp4, z: ~( o  U* h
147 逻辑回归模型参数求解.mp4
* t1 B1 g' s8 U148 逻辑回归模型正则化方法.mp4) S5 L4 |6 C& F4 t2 \; N- U4 W5 P
149 逻辑回归代码示例.mp4" K8 M! u  i/ l  N! z9 G6 w
15 字符和编码.mp4
6 _+ B0 F. \/ F0 D; w4 z2 z150 逻辑回归模型结果解释.mp4
" m# b6 {! A0 ]5 J0 U$ R7 T6 D151 逻辑回归模型自动化调参.mp4
, q+ j9 c  @+ W152 逻辑回归的多分类问题.mp4) N% q; J5 F$ S3 d7 g
153 类别型特征变量转换.mp4
$ P9 \1 }9 f5 c6 j2 K, b154 连续型特征变量转换.mp4
  T9 a2 P4 q( ]0 T1 ~& N155 特征变量的组合.mp4& V8 x6 R4 `4 V3 p% ]" p9 }
156 预测概率转换为分数.mp4
$ h) }! ]! ^7 r( J157 本章总结.mp41 K( U/ r6 @! C2 P
158 本章引言.mp4
1 ~7 U% {; w! J7 l% W159 什么是K近邻.mp4
9 L* _" {$ r# ~16 正则表达式.mp4
: E" m8 C# O4 U0 r2 z/ h1 ~160 K近邻之距离度量.mp4
+ b3 n# _7 b* r8 i1 ]161 K近邻算法基本原理.mp4
' @! h. U8 K5 L3 }2 k9 I  s162 K近邻算法代码演示.mp4
: ^, R9 v* _. ~% f% P163 K近邻参数优化.mp4% t1 E) P( @5 S4 Z
164 特征标准化和转换.mp4
  e; ~% b: Y& j4 h9 O; ]9 g. Q4 M4 `% y; G165 K近邻总结.mp4
7 @! A  o  T, N& I" g& L" g: a166 本章引言.mp4
8 p3 d$ U* h( V* L8 b167 什么是决策树.mp4/ e" Z0 g# x( e9 L- J
168 决策树属性分裂基本概念.mp4
  x3 X; s1 F5 @6 q0 D: \169 决策树节点不纯度.mp4
  \, v' U2 {3 @+ B+ ]. q8 s+ u17 课程介绍.mp4: _2 t8 A, V) k& W* {; Y8 a& Y
170 决策树最佳分裂.mp4: E* v/ O! Z' ?6 t
171 决策树算法对比.mp4
( Q) a0 H" |. q0 @( r2 w+ p, W+ l172 决策树剪枝.mp46 }( E! Q" N$ ?; }4 _1 x) l
173 决策树代码演示.mp4
' i# O; d8 g+ E. Q+ J0 q174 决策树参数调优.mp4) a4 g0 O; @4 c/ W6 f% U
175 决策树总结.mp45 a% v$ \# T# \0 p0 X) h3 k
176 本章引言.mp4% C* j5 ^% N6 H& e, h
177  什么是支持向量机.mp4: f0 M  W( R% d( h
178 支持向量机算法基本原理.mp44 {  l1 c1 {& G3 ~. t; @
179 支持向量机代码演示.mp4" H5 [! T  H' D0 N& S
18 Numpy基础.mp4
0 h! P0 e9 C$ _' K" j. s; J180 支持向量机参数优化.mp42 L5 B! ]/ J, c4 |9 h: H& j: u# h+ z
181 支持向量机总结.mp4
/ V- F/ N+ g+ X6 o( R8 t  a182 本章引言.mp4
3 b( \! M$ ~( x$ _# W183 贝叶斯公式.mp42 Y% e6 k8 h, S
184  朴素贝叶斯分类原理.mp4
+ s7 C# U! j+ u8 V! y8 D185 朴素贝叶斯代码演示.mp4: Y; w* M, Y- c( N  f
186 朴素贝叶斯总结.mp4- E& y0 V7 q% u
187 课程概述.mp49 ^5 G' j5 U( T+ F
188 相关和回归.mp4$ k! W% ^2 a0 p/ ^, N# A  G' @) O5 k
189 一元线性回归模型.mp4) Z- g' N3 R1 w# Q
19 多维数组类型_ndarray.mp4
7 s3 g. f4 Z4 X! L' |; ^190 最小二乘法.mp4
) ]% h8 J: g8 {! H191 一元线性回归excel操作.mp41 o/ V& Z; L9 T8 L9 s( O& L. D0 b& S
192 一元线性回归python操作.mp4
! A+ J7 n3 a( T1 {# K& _) @193 课程总结.mp4( ?! I1 h; _6 H2 Q
194 多元线性回归模型.mp4' d* B+ {  D: U5 r5 N
195 多重共线性概念.mp4- i3 d5 m% s5 o! f
196 逐步回归方法.mp42 |* F5 K# Q* g. b0 @9 Y
197 过拟合与正则化.mp4- D; r! g1 c- T! `7 n8 Q( Z
198 多元线性回归excel操作.mp4( ]% Z, _- B0 W: o& h% o
199 多元线性回归python操作.mp4
! Y0 O5 c% u) ~1 }! f5 r5 E20 创建ndarray.mp4. h+ m% c5 |/ J: h
200 非线性回归简介.mp4' {; n9 h6 U5 z9 h8 ~
201 非线性回归在Excel中的操作.mp42 f: {  K- d& |! |, z% S- j
202 非线性回归在python的操作.mp4
  L/ X# g' h, t# H$ X203  回归模型常用评估指标.mp4
0 r( _) I2 Y) [4 e# y* G; y% I$ H204 回归树(CART)基本原理.mp4
6 Q: l+ s2 M; T- [205 回归树代码演示.mp4
  m$ G  M8 j9 f2 k206 课程概述.mp43 e1 j8 y! J4 j( c8 T: C
207 什么是聚类分析.mp4
' ]/ t0 m5 {) E( x7 H+ I) U208  相似度与距离度量.mp4: T# s3 D# J8 ^1 @# z% ~
209 聚类之K均值算法.mp41 A  m  ^! y5 r4 q/ a5 h+ Y" j6 T
21 numpy中的数据类型.mp4
/ K, s& b9 c5 ?' z+ t5 R, T210 K均值算法代码演示.mp4
. A1 \5 p$ d0 n( b5 p211 K均值算法调参.mp4
2 Y8 Y; E. e0 @$ ?6 w0 |( \212 聚类模型评估指标.mp41 i9 x' Z8 u, M/ `1 j
213 聚类分析总结.mp4
# x8 m/ M- p+ O" Q* B214  什么是关联规则.mp4
6 A  ]3 r& M3 d( [# n3 `215 关联规则Apriori算法.mp4
8 y6 T1 C7 s( u- n! ]7 e216 关联规则的lift指标.mp4$ c3 h* N# U# ^5 |5 u2 l1 J
217 关联规则的理解与应用.mp4
& W$ p( O: @& x7 k218 关联规则代码演示.mp4/ s2 y- R/ w' Z$ S, U
219 关联规则总结.mp4* z! }. X/ _, B' z
22 ndarray的文件IO.mp4, H8 C% Z, z: {" |  f
220 课程总结.mp4
; |7 z* z8 S, b3 x7 N221 什么是推荐系统.mp4
, K8 [% m$ C) {; a222 基于Item的协同过滤算法.mp4
/ {6 V( ~6 h  c7 S) `+ ^# y: ]6 V223 基于User的协同过滤算法.mp4
# L/ g2 R) f5 W: f) e224 SVD矩阵分解算法.mp4$ g4 [5 o$ J; a1 [
225 机器学习经典案例:垃圾邮件过滤模型.mp4. {7 d4 V# e( X- \. X
226 机器学习经典案例:KNN算法实现手写字体识别.mp4
( s; p- i) J8 R) k226 机器学习经典案例:KNN算法实现手写字体识别~1.mp4
( R! H) Z5 n6 h227 机器学习经典案例:餐馆菜肴推荐系统.mp4
1 A2 E% I2 b. D) ?; t0 M228 课程概述.mp4
9 S: u9 s/ t. f. S3 f229 模型融合基本概念.mp4) Z$ I9 S6 l& [0 a' x4 O
23 操作多维数组ndarray.mp48 x- P& R+ ]0 z& a1 G. I( |
230 Voting和Averaging融合.mp4! }7 T  N9 ^. \3 V; ?8 P$ _
231 Bagging融合.mp4+ _( w* |5 l  d5 w3 ]* R
232 Boosting融合.mp4
1 A: l9 `- E1 e( {5 R233 随机森林算法基本原理.mp4! d! u5 M# `6 s' q
234 随机森林算法(分类)代码演示.mp4
5 B0 u8 g3 s% X4 F  @! r$ l5 e235 随机森林算法(回归)代码演示.mp4* l/ \# M( G0 [6 B0 E" C
236 Adaboost算法基本原理.mp4! H% N9 ^- o+ _0 ^
237 Adaboost算法(分类)代码演示.mp49 _5 I) ?8 G0 T: _" v/ b
238 Adaboost算法(回归)代码演示.mp4* O: z9 S. ?5 x6 `  Y
239 GBDT算法基本原理.mp4" e3 ^- e+ m- C9 ~! i0 m
24 选择ndarray的元素_索引.mp4: v9 P: ?7 \0 G& H* _
240 GBDT算法(分类)代码演示.mp4
8 [+ u8 s  `  T- V( O) L! d% P7 a9 I241 GBDT算法(回归)代码演示.mp47 ?& c: A3 z4 R% o& l6 ?
242 Xgboost基本介绍.mp4
( c' P! ~; L0 V) h# f( v2 R243 Xgboost算法(分类)代码演示.mp4
% n  Y9 h; Q/ C8 T$ m244 Xgboost算法(回归)代码演示.mp46 ^  t  z, P9 x- {
245 课程总结.mp4. _5 ~. l, B7 h6 P* D
246 文本分析的基本概念.mp4
- K6 w( h6 O7 t3 ^# l& G- S0 ?247 文本特征表示方法(词袋模型).mp4! K' V+ g8 e9 Z" E" t/ c
248 TF-IDF算法.mp4
. @  n0 l; J4 p- {! E249 词表征方法(词向量).mp4
3 v! m' W8 s: b2 W: I25 选择ndarray的元素_索引数组.mp4) ^& J' K& R; r/ ]+ [* U
250 神经网络与深度学习.mp45 [4 D& J$ V* V' I/ U: J) {' ~
251 卷积神经网络CNN介绍.mp4% d8 D3 F7 E* M$ v1 [
252  循环神经网络RNN介绍.mp46 {4 P- U0 G# D  I
253 深度学习的应用场景.mp4
9 N0 {* \0 I1 S( s% k254 背景与部分原理.mp4
# F" v8 b2 U3 s* C& p& w) f8 \255 模型原理.mp4
& ~# R& |1 W+ \- `7 e8 a- I256 数据.mp4
$ L' h& p% i# j5 ?- K& m3 ?% |257 代码.mp4
' u2 p: m  H' a3 N0 j258 总结.mp4' w4 l5 I) q) P9 c/ V- G
259 项目概述.mp4$ i, I5 ^& P/ N+ X3 O# M; y$ D
26 选择ndarray的元素_布尔数组.mp4
3 a5 j$ U9 l. z( p/ n, A( |260 数据观察.mp4
9 q. f1 O( ]# p) A: p5 S261 基于item的协同过滤推荐.mp48 q. ]+ k! n) o
262 基于user的协同过滤推荐.mp43 p* ^4 ^- {; p7 a+ A; z* F
263 基于SVD的协同过滤推荐.mp4
- ]2 O" g) o2 f5 L) n264 项目概述.mp4# C9 R) R1 {1 _1 y9 g$ v7 k6 r
265 opencv的安装及使用.mp4
/ {0 E; X! v% q) _: }, I2 W' N266 图像特征_颜色直方图.mp4
" W7 W6 `- h2 A* s1 o267 用随机森林构建图像分类模型.mp4: b8 r6 P( R" l, @" T" G# K
268 对新图片进行分类预测.mp4! ]8 Z1 Z0 @/ v. Z% o9 R
269 项目概述.mp4# u& V9 @9 r/ m3 l' `* ]
27 改变ndarray的形状.mp4. B& V, y& n2 f2 H; U$ }
270 对文档进行分词.mp4
( A8 F: n- |" _, k4 T271 用TFIDF和词袋表示文档特征.mp4
! B1 z; K0 h# m9 M: O( k# z7 l' T272 用word2vec词向量表示文档特征.mp4; o  x# C5 H+ O# t) s+ h: t
273 训练文档分类模型.mp4' i: f/ v; a7 q1 {0 e
274 模型效果的评估.mp4
0 }. Y' t3 e* ~6 A275 对新文档进行分类预测.mp4- X7 S2 ^+ m6 i0 a6 V+ y
276 预测房价项目概述.mp47 G9 J% J* h% ]% |; v4 o
277 数据理解和整体探索.mp4
" G- W+ v" `8 m278 数据清洗.mp49 t3 b8 u* U, j# f/ q
279 特征转换、衍生、组合.mp4
* _) i* Y. R( U: J28 ndarray的基本运算.mp4
. O; B* l- F0 T' z9 l  m280 特征筛选.mp4
/ x* u+ E* Q* E* Z: s1 }; j281 模型训练.mp4
$ r; M) i4 m  N% _( l282 对新数据进行预测.mp4
4 Y, g% I- U# g283 项目概述.mp4
. V  G0 _# g+ W! u2 X* Y! H284 从交易数据中提取RFM特征.mp4
* _/ |6 z9 E1 X- D3 ~- s285 客户RFM分析.mp4/ e+ o8 W' a+ ~. o
286 响应预测模型训练和选择.mp4
: h* M2 u1 _7 z0 q287 模型部署和应用.mp4# x  f) W( @/ t" F7 |
288 项目概述.mp4. ?3 v. U& ~. _0 a
289 CT图像的预处理技术.mp4
8 Q( e8 h+ P3 o) a; _0 t29 numpy进阶.mp4& R+ }. w% J% A: U# ~: Y1 V) D
290 图像数据的增强(augmentation).mp4
7 O4 W6 K0 r* J5 V4 g6 F, W' O291 训练图像分割模型.mp4" g6 J) ]8 A3 d/ ~/ N
292 训练三维卷积神经网络.mp4
6 ~. ]) U, W1 A& @293 模型串联+项目总结.mp4
# ]  y' S8 a/ F; \$ U+ k8 ]2 a  S30 广播_不同维度数组运算.mp4* p# e7 `* _$ z$ \
31 复制和视图.mp44 A0 z2 L4 ]; P  v' s+ ~' t
32 附1_Windows下安装Anaconda.mp4
- l! E" E1 O  |) \5 t, v33 附2_虚拟机环境的使用_导入虚拟机.mp4& }- y& |& M8 T7 o
34 附3_虚拟机环境的使用_认识环境.mp49 }6 d; T0 ~* h" i( x& i
35 scipy简介.mp4
7 g# X: V+ z, c1 l$ R% J& _2 ?: i36 线性代数基础知识_向量.mp40 u5 \2 }# v; l3 n  `9 K% l
37 线性代数基础知识_矩阵.mp42 Y* C9 I  c5 v5 w5 a9 @; f
38 特征值和特征向量.mp4
9 w. \5 @/ g4 t4 y3 n- [1 t5 {39 解线性方程组.mp4. O- n/ h' ~& v. u4 ?' e
40 最小二乘法.mp4
5 `* X6 u2 T) l3 R41 本章引言.mp44 u( Y, c# P) E# y& n
42 Pandas安装&数据结构介绍.mp4
1 f$ r1 `7 S  J  H. K43 Pandas数据查看.mp45 ]9 y) O8 M: u5 U; X
44 Pandas数据选择.mp40 k# d* ]0 v$ q& f* c
45 Pandas数据修改与基本运算1.mp4
3 r! J( {- V4 N8 M4 e$ v46 Pandas数据修改与基本运算2.mp4
1 D) s. X3 G9 |' ]6 Y47 Pandas数据修改与基本运算3.mp4
( b) [' Z! a" R4 e48 Pandas数据加载.mp4
; O. v$ H% K7 T( m+ F2 V5 }49 Pandas多层索引.mp4# `5 d, y$ K$ X1 L
50 Pandas数据变形之关联.mp4
0 B' c9 J6 U, Z& Q  L51 Pandas数据变形之分组与聚合.mp4
1 C* A: I4 T/ d) m, d" k0 N/ r52 Pandas数据变形之数据重塑.mp46 H5 l7 D9 u: H
53 本章引言.mp4
8 J& c7 r# I. z0 A1 Q54 Matplotlib主要绘图类型_上.mp4
) K! W. |2 G8 U. l' G- Y# y- i55 Matplotlib主要绘图类型_下.mp4
. ]: b& Y, \8 r56 Matplotlib主要绘图参数.mp4$ E' n6 e8 _5 v# q5 m
57 Matplotlib主要绘图装饰函数.mp4/ t; F3 s! Z5 o, z* C# @
58 Matplotlib文字标注与注释.mp4; E" K/ Z5 ^! _/ {4 F( P
59 Matplotlib子图.mp4
% t9 G# I6 W# V+ b60 本章引言.mp4
6 s! }7 q6 v( m( l7 O  \4 Q61 快速理解数据挖掘和机器学习.mp4
4 B0 m2 |9 g6 D* \9 W3 R62 数据挖掘的六大任务.mp4
% T  R7 G% j4 ~  t' [9 V63 数据挖掘的方法论(CRISP-DM).mp4
4 s5 p5 p8 |) r2 G' Z* E2 W7 Q64 预测模型的构建和应用流程.mp4. y6 C' X( \9 D% m
65 机器学习算法及分类.mp4
( |+ i  \- B; G9 p3 d5 P66 数据挖掘与数据仓库和OLAP.mp4, X* y9 E$ ^0 J7 M' l3 ~9 F8 m" a
67 数据挖掘和机器学习的应用案例.mp4
5 C& H0 C; ^' M3 i, v6 F* H! L: I68 如何成为一名优秀的数据科学家.mp4
8 J3 N+ S; p. ?' c8 H69 本章引言.mp4
9 y; R/ L0 n9 ^& G" \70 认识数据.mp4: w  t- k: e+ J* Z
71 描述性统计分析.mp4
5 o5 i0 j$ I" a2 _72 分类变量的分析方法.mp4, }) s! _2 E: x7 s% h$ ?1 T
73 连续变量的分析方法.mp4
8 s8 d2 |: f5 t2 d0 h; a! L5 B8 x74 相关性分析.mp4
: Q- D2 R. l0 B6 f75 基本空间与随机事件.mp49 X  X& `# V8 V) [' f
76 事件的关系与运算.mp4
  O" _% q8 M( x6 N2 [" r77 事件的概率.mp48 b7 Q9 N/ u' k8 T4 d
78 随机变量的分布.mp4  r( I8 j% r6 g0 E2 m$ u2 ^
79 期望与方差.mp4+ M# M) |0 ^+ k6 }
80 联合分布.mp4
3 _5 A' [2 j9 Q, u0 N81 条件分布与条件期望.mp49 d2 ~+ q; K2 d, i" W3 _/ C) W
82 正态分布.mp42 q# U8 M# t! g$ ]$ S8 \6 P. m( j) C
83 总体与样本.mp4/ l: W' `0 [2 H' Y3 t& d
84 样本均值与方差.mp4
" z, M- I! a; F# s# l6 V, e! t85 次序统计量与分位数.mp4, e" w* h1 ~6 x* s' s. T" B
86 矩法估计.mp4
$ R5 m! q; P8 [& }; \! S5 [, x87 极大似然估计.mp4* k" H6 @% N4 Y6 w; \8 V
88 贝叶斯估计.mp4
# W/ F2 k- [: T6 H. ]! K89 区间估计.mp4 java8.com7 c- |1 e. d8 a# ?% B
90 假设检验.mp4- c, t1 }1 m; T: C
91 多元线性回归(上).mp45 U3 C5 o- |# ^1 f
92 多元线性回归(下).mp4; m) P. N3 c1 }& b1 U: Y
93 判别分析(上).mp4
% F) l3 p( j4 C+ I" X0 y94 判别分析(下).mp46 f. m6 r( E5 Y/ Y
95 数据处理.mp4
- h7 V0 }# }: q3 I2 G8 n6 G96 系统聚类法.mp4; M) S4 ^  Y7 r
97 动态聚类法.mp4$ p3 N, O5 m9 p2 a
98 主成分分析.mp4. i' c2 o3 }, S: ], d
99 样本主成分及其应用.mp44 K! h9 y& N, @3 W) z% h1 i$ M1 a

2 [: a6 N, f$ L# d4 `& H

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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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