黑马L4-人工智能机器学习系统班

金龙

├─0-代码
│  │  第11章：因子数据预处理.zip
│  │  第13章：因子分析实战.zip
│  │  第15章：基于回归的策略分析.zip
│  │  第16章：聚类与统计策略分析.zip
│  │  第18章：深度学习时间序列预测.zip
│  │  第6章：金融时间序列分析.zip
│  │  第7章：双均线交易策略实例.zip
│  │  第8章：策略评估指标.zip
│  │  第9章：量化交易解读.zip
│  │  
│  ├─第1-3章：Python基础
│  │      Python基础代码.zip
│  │      
│  ├─第10章：Ricequant回测选股分析实战
│  │      1_simple_demo.txt
│  │      
│  ├─第12章：因子策略选股实例
│  │      2_因子策略.txt
│  │      
│  ├─第14章：因子打分选股实战
│  │      3_因子打分选股.txt
│  │      
│  ├─第17章：fbprophet时间序列预测神器
│  │  │  1-Stocker Analysis .ipynb
│  │  │  2-Stocker Prediction.ipynb
│  │  │  stocker.py
│  │  │  
│  │  ├─.ipynb_checkpoints
│  │  │      1-Stocker Analysis -checkpoint.ipynb
│  │  │      2-Stocker Prediction-checkpoint.ipynb
│  │  │      
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│  │  └─__pycache__
│  │          stocker.cpython-36.pyc
│  │         
│  ├─第19章：Matplotlib工具包实战
│  │      Matplotlib绘图.zip
│  │      
│  ├─第20章：Seaborn
│  │      4-REG.ipynb
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│  │      Seaborn-3Var.ipynb
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│  │      
│  ├─第4章：Numpy
│  │      numpy代码.zip
│  │      
│  └─第5章：Pandas
│          tushare工具包.zip
│         
├─1-Al课程所需安装软件教程
│      1.AI课程所需安装软件教程.mp4
│      2.Python环境安装和搭建.mp4
│      3.Anaconda基础讲解和使用的教程.mp4
│      4.Pytorch (CPU版本安装).mp4
│      5.PyCharm安装和配置.mp4
│      
├─2-Python快速入门
│      1.Python环境配置.mp4
│      10.Python循环.mp4
│      11.函数定义.mp4
│      12.模块与包.mp4
│      13.异常处理模块.mp4
│      14.文件操作.mp4
│      15.类的基本定义.mp4
│      16.类的属性操作.mp4
│      17.时间操作.mp4
│      18.Python练习题-1.mp4
│      19.Python练习题-2.mp4
│      2.anaconda环境安装和搭建.mp4
│      3.Python简介.mp4
│      4.Python数据类型.mp4
│      5.Python列表.mp4
│      6.Python元组.mp4
│      7.Python集合.mp4
│      8.Python字典.mp4
│      9.Python条件判断.mp4
│      
├─3-Python数据科学必备工具包实战
│  ├─1.科学计算库-Numpy
│  │      1-Numpy概述.mp4
│  │      10-四则运算.mp4
│  │      11-随机模块.mp4
│  │      12-文件读写.mp4
│  │      13-数组保存.mp4
│  │      14-练习题-1.mp4
│  │      15-练习题-2.mp4
│  │      16-练习题-3.mp4
│  │      2-Array数组.mp4
│  │      3-数组结构.mp4
│  │      4-数组类型.mp4
│  │      5-数值运算.mp4
│  │      6-排序操作.mp4
│  │      7-数组形状操作.mp4
│  │      8-数组生成函数.mp4
│  │      9-常用生成函数.mp4
│  │      
│  ├─2.数据分析处理库-Pandas
│  │      1-Pandas概述.mp4
│  │      10-数据透视表.mp4
│  │      11-时间操作.mp4
│  │      12-时间序列操作.mp4
│  │      13-Pandas常用操作.mp4
│  │      14-Pandas常用操作2.mp4
│  │      15-Groupby操作延伸.mp4
│  │      16-字符串操作.mp4
│  │      17-索引进阶.mp4
│  │      18-Pandas绘图操作.mp4
│  │      19-大数据处理技巧.mp4
│  │      2-Pandas基本操作.mp4
│  │      3-Pandas索引.mp4
│  │      4-groupby操作.mp4
│  │      5-数值运算.mp4
│  │      6-对象操作.mp4
│  │      7-对象操作2.mp4
│  │      8-merge操作.mp4
│  │      9-显示设置.mp4
│  │      
│  ├─3.可视化库-Matplotlib
│  │      1-Matplotlib概述.mp4
│  │      10-绘图细节设置2.mp4
│  │      11-直方图与散点图.mp4
│  │      12-3D图绘制.mp4
│  │      13-pie图.mp4
│  │      14-子图布局.mp4
│  │      15-结合pandas与sklearn.mp4
│  │      2-子图与标注.mp4
│  │      3-风格设置.mp4
│  │      4-条形图.mp4
│  │      5-条形图细节.mp4
│  │      6-条形图外观.mp4
│  │      7-盒图绘制.mp4
│  │      8-盒图细节.mp4
│  │      9-绘图细节设置.mp4
│  │      
│  └─4.可视化库-Seaborn
│          0-课程简介.mp4
│          1-整体布局风格设置.mp4
│          10-Facetgrid绘制多变量.mp4
│          11-热度图绘制.mp4
│          2-风格细节设置.mp4
│          3-调色板.mp4
│          4-调色板颜色设置.mp4
│          5-单变量分析绘图.mp4
│          6-回归分析绘图.mp4
│          7-多变量分析绘图.mp4
│          8-分类属性绘图.mp4
│          9-Facetgrid使用方法.mp4
│         
├─4-人工智能-必备数学课程
│  ├─1.高等数学基础
│  │      1-函数.mp4
│  │      2-极限.mp4
│  │      3-无穷小与无穷大.mp4
│  │      4-连续性与导数.mp4
│  │      5-偏导数.mp4
│  │      6-方向导数.mp4
│  │      7-梯度.mp4
│  │      
│  ├─10.熵与激活函数
│  │      1-熵的概念.mp4
│  │      2-熵的大小意味着什么.mp4
│  │      3-激活函数.mp4
│  │      4-激活函数的问题.mp4
│  │      
│  ├─11.回归分析
│  │      1-回归分析概述.mp4
│  │      10-高阶与分类变量实例.mp4
│  │      11-案例：汽车价格预测任务概述.mp4
│  │      12-案例：缺失值填充.mp4
│  │      13-案例：特征相关性.mp4
│  │      14-案例：预处理问题.mp4
│  │      15-案例：回归求解.mp4
│  │      2-回归方程定义.mp4
│  │      3-误差项的定义.mp4
│  │      4-最小二乘法推导与求解.mp4
│  │      5-回归方程求解小例子.mp4
│  │      6-回归直线拟合优度.mp4
│  │      7-多元与曲线回归问题.mp4
│  │      8-Python工具包介绍.mp4
│  │      9-statsmodels回归分析.mp4
│  │      
│  ├─12.假设检验
│  │      1-假设检验基本思想.mp4
│  │      10-Python假设检验实例.mp4
│  │      11-Python卡方检验实例.mp4
│  │      2-左右侧检验与双侧检验.mp4
│  │      3-Z检验基本原理.mp4
│  │      4-Z检验实例.mp4
│  │      5-T检验基本原理.mp4
│  │      6-T检验实例.mp4
│  │      7-T检验应用条件.mp4
│  │      8-卡方检验.mp4
│  │      9-假设检验中的两类错误.mp4
│  │      
│  ├─13.相关分析
│  │      1-相关分析概述.mp4
│  │      2-皮尔森相关系数.mp4
│  │      3-计算与检验.mp4
│  │      4-斯皮尔曼等级相关.mp4
│  │      5-肯德尔系数.mp4
│  │      6-质量相关分析.mp4
│  │      7-偏相关与复相关.mp4
│  │      
│  ├─14.方差分析
│  │      1-方差分析概述.mp4
│  │      2-方差的比较.mp4
│  │      3-方差分析计算方法.mp4
│  │      4-方差分析中的多重比较.mp4
│  │      5-多因素方差分析.mp4
│  │      6-Python方差分析实例.mp4
│  │      
│  ├─15.聚类分析
│  │      1-层次聚类概述.mp4
│  │      2-层次聚类流程.mp4
│  │      3-层次聚类实例.mp4
│  │      4-1-KMEANS算法概述.mp4
│  │      4-2-KMEANS工作流程.mp4
│  │      4-3-KMEANS迭代可视化展示.mp4
│  │      5-1-DBSCAN聚类算法.mp4
│  │      5-2-DBSCAN工作流程.mp4
│  │      5-3-DBSCAN可视化展示.mp4
│  │      6-1-多种聚类算法概述.mp4
│  │      6-2-聚类案例实战.mp4
│  │      
│  ├─16.贝叶斯分析
│  │      1-贝叶斯分析概述.mp4
│  │      10-MCMC概述.mp4
│  │      11-PYMC3概述.mp4
│  │      12-模型诊断.mp4
│  │      13-模型决策.mp4
│  │      2-概率的解释.mp4
│  │      3-贝叶斯学派与经典统计学派的争论.mp4
│  │      4-贝叶斯算法概述.mp4
│  │      5-贝叶斯推导实例.mp4
│  │      6-贝叶斯拼写纠错实例.mp4
│  │      8-贝叶斯解释.mp4
│  │      9-经典求解思路.mp4
│  │      
│  ├─2.微积分
│  │      1-微积分基本想法.mp4
│  │      2-微积分的解释.mp4
│  │      3-定积分.mp4
│  │      4-定积分性质.mp4
│  │      5-牛顿-莱布尼茨公式.mp4
│  │      
│  ├─3.泰勒公式与拉格朗日
│  │      1-泰勒公式出发点.mp4
│  │      2-一点一世界.mp4
│  │      3-阶数的作用.mp4
│  │      4-阶乘的作用.mp4
│  │      5-拉格朗日乘子法.mp4
│  │      6-求解拉格朗日乘子法.mp4
│  │      
│  ├─4.线性代数基础
│  │      1-行列式概述.mp4
│  │      2-矩阵与数据的关系.mp4
│  │      3-矩阵基本操作.mp4
│  │      4-矩阵的几种变换.mp4
│  │      5-矩阵的秩.mp4
│  │      6-内积与正交.mp4
│  │      
│  ├─5.特征值与矩阵分解
│  │      1-特征值与特征向量.mp4
│  │      2-特征空间与应用.mp4
│  │      3-SVD要解决的问题.mp4
│  │      4-特征值分解.mp4
│  │      5-SVD矩阵分解.mp4
│  │      
│  ├─6.随机变量
│  │      1-离散型随机变量.mp4
│  │      2-连续型随机变量.mp4
│  │      3-简单随机抽样.mp4
│  │      4-似然函数.mp4
│  │      5-极大似然估计.mp4
│  │      
│  ├─7.概率论基础
│  │      1-概率与频率.mp4
│  │      10-期望求解.mp4
│  │      11-马尔科夫不等式.mp4
│  │      12-切比雪夫不等式.mp4
│  │      13-后验概率估计.mp4
│  │      14-贝叶斯拼写纠错实例.mp4
│  │      15-垃圾邮件过滤实例.mp4
│  │      2-古典概型.mp4
│  │      3-条件概率.mp4
│  │      4-条件概率小例子.mp4
│  │      5-独立性.mp4
│  │      6-二维离散型随机变量.mp4
│  │      7-二维连续型随机变量.mp4
│  │      8-边缘分布.mp4
│  │      9-期望.mp4
│  │      
│  ├─8.数据科学你得知道的几种分布
│  │      1-正态分布.mp4
│  │      2-二项式分布.mp4
│  │      3-泊松分布.mp4
│  │      4-均匀分布.mp4
│  │      5-卡方分布.mp4
│  │      6-beta分布.mp4
│  │      
│  └─9.核函数变换
│          1-核函数的目的.mp4
│          2-线性核函数.mp4
│          3-多项式核函数.mp4
│          4-核函数实例.mp4
│          5-高斯核函数.mp4
│          6-参数的影响.mp4
│         
├─5-机器学习算法精讲及其案例应用
│  ├─1.线性回归原理推导
│  │      1-回归问题概述.mp4
│  │      2-误差项定义.mp4
│  │      3-独立同分布的意义.mp4
│  │      4-似然函数的作用.mp4
│  │      5-参数求解.mp4
│  │      6-梯度下降通俗解释.mp4
│  │      7-参数更新方法.mp4
│  │      8-优化参数设置.mp4
│  │      
│  ├─10.聚类算法实验分析
│  │      1-Kmenas算法常用操作.mp4
│  │      10-半监督学习.mp4
│  │      11-DBSCAN算法.mp4
│  │      2-聚类结果展示.mp4
│  │      3-建模流程解读.mp4
│  │      4-不稳定结果.mp4
│  │      5-评估指标-Inertia.mp4
│  │      6-如何找到合适的K值.mp4
│  │      7-轮廓系数的作用.mp4
│  │      8-Kmenas算法存在的问题.mp4
│  │      9-应用实例-图像分割.mp4
│  │      
│  ├─11.决策树原理
│  │      1-决策树算法概述.mp4
│  │      2-熵的作用.mp4
│  │      3-信息增益原理.mp4
│  │      4-决策树构造实例.mp4
│  │      5-信息增益率与gini系数.mp4
│  │      6-预剪枝方法.mp4
│  │      7-后剪枝方法.mp4
│  │      8-回归问题解决.mp4
│  │      
│  ├─12.决策树代码实现
│  │      1-整体模块概述.mp4
│  │      2-递归生成树节点.mp4
│  │      3-整体框架逻辑.mp4
│  │      4-熵值计算.mp4
│  │      5-数据集切分.mp4
│  │      6-完成树模型构建.mp4
│  │      7-测试算法效果.mp4
│  │      
│  ├─13.决策树实验分析
│  │      1-树模型可视化展示.mp4
│  │      2-决策边界展示分析.mp4
│  │      3-树模型预剪枝参数作用.mp4
│  │      4-回归树模型.mp4
│  │      
│  ├─14.集成算法原理
│  │      1-随机森林算法原理.mp4
│  │      2-随机森林优势与特征重要性指标.mp4
│  │      3-提升算法概述.mp4
│  │      4-stacking堆叠模型.mp4
│  │      
│  ├─15.集成算法实验分析
│  │      1-构建实验数据集.mp4
│  │      10-集成参数对比分析.mp4
│  │      11-模型提前停止策略.mp4
│  │      12-停止方案实施.mp4
│  │      13-堆叠模型.mp4
│  │      2-硬投票与软投票效果对比.mp4
│  │      3-Bagging策略效果.mp4
│  │      4-集成效果展示分析.mp4
│  │      5-OOB袋外数据的作用.mp4
│  │      6-特征重要性热度图展示.mp4
│  │      7-Adaboost算法概述.mp4
│  │      8-Adaboost决策边界效果.mp4
│  │      9-GBDT提升算法流程.mp4
│  │      
│  ├─16.支持向量机原理推导
│  │      1-支持向量机要解决的问题.mp4
│  │      2-距离与数据定义.mp4
│  │      3-目标函数推导.mp4
│  │      4-拉格朗日乘子法求解.mp4
│  │      5-化简最终目标函数.mp4
│  │      6-求解决策方程.mp4
│  │      7-软间隔优化.mp4
│  │      8-核函数的作用.mp4
│  │      9-知识点总结.mp4
│  │      
│  ├─17.支持向量机实验分析
│  │      1-支持向量机所能带来的效果.mp4
│  │      2-决策边界可视化展示.mp4
│  │      3-软间隔的作用.mp4
│  │      4-非线性SVM.mp4
│  │      5-核函数的作用与效果.mp4
│  │      
│  ├─18.神经网络算法原理
│  │      1-深度学习要解决的问题.mp4
│  │      10-神经网络架构细节.mp4
│  │      11-神经元个数对结果的影响.mp4
│  │      12-正则化与激活函数.mp4
│  │      13-神经网络过拟合解决方法.mp4
│  │      2-深度学习应用领域.mp4
│  │      3-计算机视觉任务.mp4
│  │      4-视觉任务中遇到的问题.mp4
│  │      5-得分函数.mp4
│  │      6-损失函数的作用.mp4
│  │      7-前向传播整体流程.mp4
│  │      8-返向传播计算方法.mp4
│  │      9-神经网络整体架构.mp4
│  │      
│  ├─19.神经网络代码实现
│  │      1-神经网络整体框架概述.mp4
│  │      10-完成全部迭代更新模块.mp4
│  │      11-手写字体识别数据集.mp4
│  │      12-算法代码错误修正.mp4
│  │      13-模型优化结果展示.mp4
│  │      14-测试效果可视化展示.mp4
│  │      2-参数初始化操作.mp4
│  │      3-矩阵向量转换.mp4
│  │      4-向量反变换.mp4
│  │      5-完成前向传播模块.mp4
│  │      6-损失函数定义.mp4
│  │      7-准备反向传播迭代.mp4
│  │      8-差异项计算.mp4
│  │      9-逐层计算.mp4
│  │      
│  ├─2.线性回归代码实现
│  │      1-线性回归整体模块概述.mp4
│  │      10-非线性回归.mp4
│  │      2-初始化步骤.mp4
│  │      3-实现梯度下降优化模块.mp4
│  │      4-损失与预测模块.mp4
│  │      5-数据与标签定义.mp4
│  │      6-训练线性回归模型.mp4
│  │      7-得到线性回归方程.mp4
│  │      8-整体流程debug解读.mp4
│  │      9-多特征回归模型.mp4
│  │      
│  ├─20.贝叶斯算法原理
│  │      1-贝叶斯要解决的问题.mp4
│  │      2-贝叶斯公式推导.mp4
│  │      3-垃圾邮件过滤实例.mp4
│  │      4-拼写纠错实例.mp4
│  │      
│  ├─21.贝叶斯代码实现
│  │      1-朴素贝叶斯算法整体框架.mp4
│  │      2-邮件数据读取.mp4
│  │      3-预料表与特征向量构建.mp4
│  │      4-分类别统计词频.mp4
│  │      5-贝叶斯公式对数变换.mp4
│  │      6-完成预测模块.mp4
│  │      
│  ├─22.关联规则实战分析
│  │      1-关联规则概述.mp4
│  │      2-支持度与置信度.mp4
│  │      3-提升度的作用.mp4
│  │      4-Python实战关联规则.mp4
│  │      5-数据集制作.mp4
│  │      6-电影数据集题材关联分析.mp4
│  │      
│  ├─23.关联规则代码实现
│  │      1-Apripri算法整体流程.mp4
│  │      2-数据集demo.mp4
│  │      3-扫描模块.mp4
│  │      4-拼接模块.mp4
│  │      5-挖掘频繁项集.mp4
│  │      6-规则生成模块.mp4
│  │      7-完成全部算法流程.mp4
│  │      8-规则结果展示.mp4
│  │      
│  ├─24.词向量word2vec通俗解读
│  │      1-词向量模型通俗解释.mp4
│  │      2-模型整体框架.mp4
│  │      3-训练数据构建.mp4
│  │      4-CBOW与Skip-gram模型.mp4
│  │      5-负采样方案.mp4
│  │      
│  ├─25.代码实现word2vec词向量模型
│  │      1-数据与任务流程.mp4
│  │      2-数据清洗.mp4
│  │      3-batch数据制作.mp4
│  │      4-网络训练.mp4
│  │      5-可视化展示.mp4
│  │      
│  ├─26.线性判别分析降维算法原理解读
│  │      1-线性判别分析要解决的问题.mp4
│  │      2-线性判别分析要优化的目标.mp4
│  │      3-线性判别分析求解.mp4
│  │      4-实现线性判别分析进行降维任务.mp4
│  │      5-求解得出降维结果.mp4
│  │      
│  ├─27.主成分分析降维算法原理解读
│  │      1-PCA基本概念.mp4
│  │      2-方差与协方差.mp4
│  │      3-PCA结果推导.mp4
│  │      4-PCA降维实例.mp4
│  │      
│  ├─28.隐马尔科夫模型
│  │      1-马尔科夫模型.mp4
│  │      10-维特比算法.mp4
│  │      2-隐马尔科夫模型基本出发点.mp4
│  │      3-组成与要解决的问题.mp4
│  │      4-暴力求解方法.mp4
│  │      5-复杂度计算.mp4
│  │      6-前向算法.mp4
│  │      7-前向算法求解实例.mp4
│  │      8-Baum-Welch算法.mp4
│  │      9-参数求解.mp4
│  │      
│  ├─29.HMM应用实例
│  │      1-hmmlearn工具包.mp4
│  │      2-工具包使用方法.mp4
│  │      3-中文分词任务.mp4
│  │      4-实现中文分词.mp4
│  │      
│  ├─3.模型评估方法
│  │      1-Sklearn工具包简介.mp4
│  │      2-数据集切分.mp4
│  │      3-交叉验证的作用.mp4
│  │      4-交叉验证实验分析.mp4
│  │      5-混淆矩阵.mp4
│  │      6-评估指标对比分析.mp4
│  │      7-阈值对结果的影响.mp4
│  │      8-ROC曲线.mp4
│  │      
│  ├─4.线性回归实验分析
│  │      1-实验目标分析.mp4
│  │      10-模型复杂度.mp4
│  │      11-样本数量对结果的影响.mp4
│  │      12-正则化的作用.mp4
│  │      13-岭回归与lasso.mp4
│  │      14-实验总结.mp4
│  │      2-参数直接求解方法.mp4
│  │      3-预处理对结果的影响.mp4
│  │      4-梯度下降模块.mp4
│  │      5-学习率对结果的影响.mp4
│  │      6-随机梯度下降得到的效果.mp4
│  │      7-MiniBatch方法.mp4
│  │      8-不同策略效果对比.mp4
│  │      9-多项式回归.mp4
│  │      
│  ├─5.逻辑回归算法解读
│  │      1-逻辑回归算法原理.mp4
│  │      2-化简与求解.mp4
│  │      
│  ├─6.逻辑回归代码实现
│  │      1-多分类逻辑回归整体思路.mp4
│  │      10-准备测试数据.mp4
│  │      11-决策边界绘制.mp4
│  │      12-非线性决策边界.mp4
│  │      2-训练模块功能.mp4
│  │      3-完成预测模块.mp4
│  │      4-优化目标定义.mp4
│  │      5-迭代优化参数.mp4
│  │      6-梯度计算.mp4
│  │      7-得出最终结果.mp4
│  │      8-鸢尾花数据集多分类任务.mp4
│  │      9-训练多分类模型.mp4
│  │      
│  ├─7.逻辑回归实验分析
│  │      1-逻辑回归实验概述.mp4
│  │      2-概率结果随特征数值的变化.mp4
│  │      3-可视化展示.mp4
│  │      4-坐标棋盘制作.mp4
│  │      5-分类决策边界展示分析.mp4
│  │      6-多分类-softmax.mp4
│  │      
│  ├─8.聚类算法-Kmeans&Dbscan原理
│  │      1-KMEANS算法概述.mp4
│  │      2-KMEANS工作流程.mp4
│  │      3-KMEANS迭代可视化展示.mp4
│  │      4-DBSCAN聚类算法.mp4
│  │      5-DBSCAN工作流程.mp4
│  │      6-DBSCAN可视化展示.mp4
│  │      
│  └─9.Kmeans代码实现
│          1-Kmeans算法模块概述.mp4
│          2-计算得到簇中心点.mp4
│          3-样本点归属划分.mp4
│          4-算法迭代更新.mp4
│          5-鸢尾花数据集聚类任务.mp4
│          6-聚类效果展示.mp4
│         
├─6-机器学习算法建模实战项目
│  ├─1.项目实战-交易数据异常检测
│  │      1-任务目标解读.mp4
│  │      10-混淆矩阵评估分析.mp4
│  │      11-测试集遇到的问题.mp4
│  │      12-阈值对结果的影响.mp4
│  │      13-SMOTE样本生成策略.mp4
│  │      14-过采样效果与项目总结.mp4
│  │      2-项目挑战与解决方案制定.mp4
│  │      3-数据标准化处理.mp4
│  │      4-下采样数据集制作.mp4
│  │      5-交叉验证.mp4
│  │      6-数据集切分.mp4
│  │      7-模型评估方法与召回率.mp4
│  │      8-正则化惩罚项.mp4
│  │      9-训练逻辑回归模型.mp4
│  │      
│  ├─2.基于随机森林的气温预测实战
│  │      1-基于随机森林的气温预测任务概述.mp4
│  │      2-基本随机森林模型建立.mp4
│  │      3-可视化展示与特征重要性.mp4
│  │      4-加入新的数据与特征.mp4
│  │      5-数据与特征对结果的影响.mp4
│  │      6-效率对比分析.mp4
│  │      7-网格与随机参数选择.mp4
│  │      8-随机参数选择方法实践.mp4
│  │      9-调参优化细节.mp4
│  │      
│  ├─3.贝叶斯新闻分类实战
│  │      1-新闻数据与任务概述.mp4
│  │      2-中文分词与停用词过滤.mp4
│  │      3-文本关键词提取.mp4
│  │      4-词袋模型.mp4
│  │      5-贝叶斯建模结果.mp4
│  │      6-TF-IDF特征分析对比.mp4
│  │      
│  ├─4.推荐系统实战
│  │      1-音乐推荐任务概述.mp4
│  │      2-数据集整合.mp4
│  │      3-基于物品的协同过滤.mp4
│  │      4-物品相似度计算与推荐.mp4
│  │      5-SVD矩阵分解.mp4
│  │      6-基于矩阵分解的音乐推荐.mp4
│  │      
│  ├─5.fbprophe时间序列预测
│  │      1-fbprophet股价预测任务概述.mp4
│  │      2-时间序列分析.mp4
│  │      3-fbprophet时间序列预测实例.mp4
│  │      4-亚马逊股价趋势.mp4
│  │      5-突变点调参.mp4
│  │      
│  └─6.京东用户购买意向预测
│          1-项目与数据介绍.mp4
│          10-行为特征.mp4
│          11-累积行为特征.mp4
│          12-Xgboost模型.mp4
│          2-数据挖掘流程.mp4
│          3-数据检查.mp4
│          4-构建用户特征表单.mp4
│          5-构建商品特征表单.mp4
│          6-数据探索概述.mp4
│          7-购买因素分析.mp4
│          8-特征工程.mp4
│          9-基本特征构造.mp4
│         
└─环境
    │  00_AI大模型之Numpy_Pandas_Anaconda介绍.mp4
    │  01_AI大模型之Numpy_Pandas_window上安装Anaconda.mp4
    │  02_AI大模型之Numpy_Pandas_Ubuntu上安装Anaconda.mp4
    │  03_AI大模型之Numpy_Pandas_conda相关命令.mp4
    │  04_AI大模型之Numpy_Pandas_jupyter介绍.mp4
    │  05_AI大模型之Numpy_Pandas_Pycharm中集成Jupyter.mp4
    │  06_AI大模型之Numpy_Pandas_切换conda环境.mp4
    │  Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh
    │  Anaconda3-2024.10-1-Windows-x86_64.exe
    │  
    └─解释器环境
            08_AI大模型之Python基础_Python的解释器.mp4
            09_AI大模型之Python基础_Python的安装.mp4
            10_AI大模型之Python基础_Pycharm的安装.mp4
            11_AI大模型之Python基础_Pycharm的配置.mp4
            jetbrains.zip
            pycharm-professional-2024.3.1.1.exe
            pycharm.txt
            python-3.12.8-amd64.exe
            Python-3.12.8.tgz

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sakura_dmz

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

free83

确实是难得好帖啊，顶先

blanks

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

taurusleexia

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sxjyycjt

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banrongjun

正需要，支持楼主大人了！

小小风浪

啥也不说了，感谢楼主分享哇！

jmgm502

回的人少，我来小顶一下

jiaway

啥也不说了，感谢楼主分享哇！