fxw0790-黑马-人工智能与数据挖掘【VIP】

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黑马-人工智能与数据挖掘【VIP】



黑马-人工智能与数据挖掘/
├──01 阶段一 人工智能  
|   ├──01 第一章 机器学习概述V2.1  
|   |   └──01 机器学习介绍  
|   ├──02 第二章 环境安装和使用V2.1  
|   |   └──01 环境安装及使用  
|   ├──03 第三章 matplotlibV2.1  
|   |   └──01 matplotlib使用  
|   ├──04 第四章 numpyV2.1  
|   |   └──01 numpy使用  
|   ├──05 第五章 pandasV2.1  
|   |   ├──01 pandas数据结构  
|   |   ├──02 pandas基础使用  
|   |   ├──03 pandas高级使用  
|   |   └──04 电影案例分析  
|   ├──06 第六章 seabornV2.1  
|   |   ├──01 绘制统计图  
|   |   ├──02 分类数据绘图  
|   |   ├──03 NBA案例  
|   |   └──04 北京租房数据统计分析  
|   ├──07 第七章 K近邻算法V2.1  
|   |   ├──01 k近邻算法介绍  
|   |   ├──02 kd树  
|   |   ├──03 数据集处理  
|   |   ├──04 特征工程  
|   |   ├──05 KNN总结  
|   |   ├──06 交叉验证, 网格搜索  
|   |   └──07 案例 Facebook位置预测  
|   ├──08 第八章 线性回归V2.1  
|   |   ├──01 回归介绍  
|   |   ├──02 损失优化  
|   |   └──03 回归相关知识  
|   ├──09 第九章 逻辑回归V2.1  
|   |   └──01 逻辑回归  
|   ├──10 第十章 决策树V2.1  
|   |   ├──01 信息增益  
|   |   ├──02 特征提取  
|   |   ├──03 案例泰坦生存预测  
|   |   └──04 回归决策树  
|   ├──11 第十一章 集成学习V2.1  
|   |   ├──01 集成介绍  
|   |   ├──02 随机森林案例  
|   |   └──03 集成学习
|   ├──12 第十二章 聚类算法V2.1  
|   |   └──01 聚类算法  
|   ├──13 第十三章 朴素贝叶斯V2.1  
|   |   └──01 朴素贝叶斯  
|   ├──14 第十四章 SVM算法V2.1  
|   |   └──01 SVM算法  
|   ├──15 第十五章 EM算法V2.1  
|   |   └──01 EM算法  
|   ├──16 第十六章 HMM算法V2.1  
|   |   └──01 HMM算法  
|   └──17 第十七章 集成学习进阶V2.1  
|   |   ├──01 XGBoost算法  
|   |   ├──02 otto案例  
|   |   ├──03 lightGBM算法  
|   |   └──04 绝地求生案例  
└──02 阶段二 数据挖掘  
|   └──01 第一章 SparkMllib数据挖掘+SparkGraphX  
|   |   ├──01 1-SparkMllib机器学习理论基础详解  
|   |   ├──02 2-SparkMllib库特征工程基础与实战(一)  
|   |   ├──03 3-SparkMllib库特征工程基础与实战(二)  
|   |   ├──04 4-SparkMllib决策树算法基础与实战  
|   |   ├──05 5-SparkMllib高级模块与线性回归基础及实战  
|   |   ├──06 6-SparkMllib聚类算法基础与实战  
|   |   ├──07 7-SparkGraphX理论基础与实战  
|   |   └──08 8-SparkGraphX与SparkMllib综合实战  




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