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1.1-1课程导学(Av590276502,P1).mp42025-December-10 23:4928.71 MiB
10.3-4 抽样理论(Av590276502,P10).mp42025-December-10 23:4911.42 MiB
100.9-7【Matploblib库】画板样式设置和保存图片(Av590276502,P100).mp42025-December-10 23:4923.57 MiB
101.9-8【Matploblib库】绘制多个子图和matplotlib(Av590276502,P101).mp42025-December-10 23:4946.18 MiB
102.10-1【Matploblib库】条形图-垂直条形图的绘制(Av590276502,P102).mp42025-December-10 23:4930.92 MiB
103.10-2【Matploblib库】条形图-横向条形图的绘制(Av590276502,P103).mp42025-December-10 23:499.93 MiB
104.10-3【Matploblib库】条形图-分组条形图的绘制(Av590276502,P104).mp42025-December-10 23:4949.74 MiB
105.10-4【Matploblib库】条形图-堆叠条形图的绘制(Av590276502,P105).mp42025-December-10 23:4911.55 MiB
106.10-5【Matploblib库】直方图-直方图的绘制(Av590276502,P106).mp42025-December-10 23:4951.01 MiB
107.11-1【Matploblib库】散点图-散点图的绘制(Av590276502,P107).mp42025-December-10 23:4940.05 MiB
108.11-2【Matploblib库】散点图-绘制回归曲线(Av590276502,P108).mp42025-December-10 23:4925.63 MiB
109.11-3【Matploblib库】作业-散点图作业要求(Av590276502,P109).mp42025-December-10 23:4915.5 MiB
11.3-5 编码实现(Av590276502,P11).mp42025-December-10 23:4938.01 MiB
110.11-4【Matploblib库】饼图-饼图的绘制(Av590276502,P110).mp42025-December-10 23:4927.85 MiB
111.11-5【Matploblib库】作业-饼图的作业要求(Av590276502,P111).mp42025-December-10 23:494.52 MiB
112.11-6【Matploblib库】箱线图-箱线图详解(Av590276502,P112).mp42025-December-10 23:4917.72 MiB
113.11-7【Matploblib库】箱线图-箱线图的绘制(Av590276502,P113).mp42025-December-10 23:4948.97 MiB
114.11-8【Matploblib库】雷达图-雷达图的绘制(Av590276502,P114).mp42025-December-10 23:4936.13 MiB
115.12-1【Matploblib库】matplotlib图结构分析(Av590276502,P115).mp42025-December-10 23:4937.9 MiB
116.12-2【Matploblib库】Axes对象讲解(Av590276502,P116).mp42025-December-10 23:4943.47 MiB
117.12-3【Matploblib库】Axis对象讲解(Av590276502,P117).mp42025-December-10 23:4937.22 MiB
118.12-4【Matploblib库】Tick对象讲解(Av590276502,P118).mp42025-December-10 23:498.85 MiB
119.12-5【Matploblib库】多子图调整布局(Av590276502,P119).mp42025-December-10 23:4924.78 MiB
12.3-6 数据分类(Av590276502,P12).mp42025-December-10 23:495.27 MiB
120.12-6【Matploblib库】自定义多图布局(Av590276502,P120).mp42025-December-10 23:4932.73 MiB
121.12-7【Matploblib库】散点图直方图综合案例(Av590276502,P121).mp42025-December-10 23:4941.64 MiB
122.12-8【Matploblib库】rcParams配置详解(Av590276502,P122).mp42025-December-10 23:4944.46 MiB
123.13-1【Seaborn库】关系图-散点图的绘制(Av590276502,P123).mp42025-December-10 23:4944.6 MiB
124.13-2【Seaborn库】关系图-折线图的绘制(Av590276502,P124).mp42025-December-10 23:4933.97 MiB
125.13-3【Seaborn库】分类图-分类散点图的绘制(Av590276502,P125).mp42025-December-10 23:4918.42 MiB
126.13-4【Seaborn库】分类图-分类分布图的绘制(Av590276502,P126).mp42025-December-10 23:4944.46 MiB
127.13-5【Seaborn库】分类图-分类统计图的绘制(Av590276502,P127).mp42025-December-10 23:4929.94 MiB
128.13-6【Seaborn库】分布图-单一变量分布图的绘制(Av590276502,P128).mp42025-December-10 23:4918.5 MiB
129.13-7【Seaborn库】分布图-二变量分布图的绘制(Av590276502,P129).mp42025-December-10 23:4927.31 MiB
13.3-7 异常值分析(Av590276502,P13).mp42025-December-10 23:497.67 MiB
130.13-8【Seaborn库】分布图-pairplot分布图的绘制(Av590276502,P130).mp42025-December-10 23:4924.59 MiB
131.13-9【Seaborn库】线性回归-线性回归图的绘制(Av590276502,P131).mp42025-December-10 23:4915.51 MiB
132.13-10【Seaborn库】FacetGrid绘图-Facet(Av590276502,P132).mp42025-December-10 23:4931.47 MiB
133.13-11【Seaborn库】FacetGrid绘图-Facet(Av590276502,P133).mp42025-December-10 23:4933.75 MiB
134.13-12【Seaborn库】FacetGrid绘图-Facet(Av590276502,P134).mp42025-December-10 23:4940.17 MiB
135.13-13【Seaborn库】seaborn样式和风格设置(Av590276502,P135).mp42025-December-10 23:4923.77 MiB
136.13-14【Seaborn库】调色盘-调色盘的使用和定性调色盘(Av590276502,P136).mp42025-December-10 23:4947.03 MiB
137.13-15【Seaborn库】调色盘-连续和离散调色盘(Av590276502,P137).mp42025-December-10 23:4918.74 MiB
138.14-1【pyecharts】pyecharts介绍(Av590276502,P138).mp42025-December-10 23:4914.83 MiB
139.14-2【pyecharts】pyecharts快速入门(Av590276502,P139).mp42025-December-10 23:4924.44 MiB
14.3-8 对比分析(Av590276502,P14).mp42025-December-10 23:499.61 MiB
140.14-3【pyecharts】绘图配置项数据准备(Av590276502,P140).mp42025-December-10 23:4917.41 MiB
141.14-4【pyecharts】绘图配置项讲解(Av590276502,P141).mp42025-December-10 23:4942.81 MiB
142.14-5【pyecharts】绘图配置项讲解（2）(Av590276502,P142).mp42025-December-10 23:4937.01 MiB
143.14-6【pyecharts】条形图的绘制(Av590276502,P143).mp42025-December-10 23:4911.96 MiB
144.14-7【pyecharts】箱线图的绘制(Av590276502,P144).mp42025-December-10 23:4929.95 MiB
145.14-8【pyecharts】地图的绘制(Av590276502,P145).mp42025-December-10 23:4929.68 MiB
146.15-1【机器学习】认识机器学习(Av590276502,P146).mp42025-December-10 23:4912.95 MiB
147.15-2【机器学习】scikit-learn库介绍(Av590276502,P147).mp42025-December-10 23:4913.03 MiB
148.15-3【机器学习】算法介绍(Av590276502,P148).mp42025-December-10 23:498.91 MiB
149.15-4【机器学习】sklearn数据集介绍(Av590276502,P149).mp42025-December-10 23:4934.07 MiB
15.3-9 结构分析(Av590276502,P15).mp42025-December-10 23:492.82 MiB
150.15-5【机器学习】K近邻算法原理(Av590276502,P150).mp42025-December-10 23:499.89 MiB
151.15-6【机器学习】使用sklearn实现K近邻(Av590276502,P151).mp42025-December-10 23:4923.65 MiB
152.15-7【机器学习】K近邻预测约会是否受欢迎(Av590276502,P152).mp42025-December-10 23:4924.1 MiB
153.15-8【机器学习】标准化原理和代码实现(Av590276502,P153).mp42025-December-10 23:4930.92 MiB
154.15-9【机器学习】K近邻总结和作业(Av590276502,P154).mp42025-December-10 23:4910.21 MiB
155.16-1【机器学习】朴素贝叶斯公式详解(Av590276502,P155).mp42025-December-10 23:4940.08 MiB
156.16-2【机器学习】朴素贝叶斯文档分类原理(Av590276502,P156).mp42025-December-10 23:4925.79 MiB
157.16-3【机器学习】特征抽取-CountVectorizer(Av590276502,P157).mp42025-December-10 23:4915.06 MiB
158.16-4【机器学习】朴素贝叶斯文章分类实战(Av590276502,P158).mp42025-December-10 23:4926.77 MiB
159.16-5【机器学习】多项式、高斯、伯努利模型(Av590276502,P159).mp42025-December-10 23:4921.37 MiB
16.3-10 分布分析(Av590276502,P16).mp42025-December-10 23:4911 MiB
160.16-6【机器学习】决策树理解(Av590276502,P160).mp42025-December-10 23:498.24 MiB
161.16-7【机器学习】决策树之信息熵(Av590276502,P161).mp42025-December-10 23:4911.11 MiB
162.16-8【机器学习】决策树之信息熵补充(Av590276502,P162).mp42025-December-10 23:496.07 MiB
163.16-9【机器学习】决策树之信息增益(Av590276502,P163).mp42025-December-10 23:4914.17 MiB
164.16-10【机器学习】决策树之算法选择（ID3，C4.5，CAR(Av590276502,P164).mp42025-December-10 23:4927.52 MiB
165.16-11【机器学习】决策树算法之预剪枝和后剪枝(Av590276502,P165).mp42025-December-10 23:4928.53 MiB
166.16-12【机器学习】实战-泰坦尼克号获救预测（1）(Av590276502,P166).mp42025-December-10 23:4929.43 MiB
167.16-13【机器学习】实战-泰坦尼克号获救预测（2）(Av590276502,P167).mp42025-December-10 23:4922.72 MiB
168.16-14【机器学习】决策树的绘制(Av590276502,P168).mp42025-December-10 23:4946.86 MiB
169.16-15【机器学习】随机森林原理(Av590276502,P169).mp42025-December-10 23:4915.84 MiB
17.3-11 Satisfaction Level的分析(Av590276502,P17).mp42025-December-10 23:4921.41 MiB
170.16-16【机器学习】sklearn实现随机森林(Av590276502,P170).mp42025-December-10 23:4912.66 MiB
171.17-1【机器学习】线性回归通俗解释(Av590276502,P171).mp42025-December-10 23:499.39 MiB
172.17-2【机器学习】线性回归方程和损失函数(Av590276502,P172).mp42025-December-10 23:498.93 MiB
173.17-3【机器学习】线性回归推导-求解对象转换(Av590276502,P173).mp42025-December-10 23:4925.84 MiB
174.17-4【机器学习】线性回归推导-似然函数(Av590276502,P174).mp42025-December-10 23:4930.96 MiB
175.17-5【机器学习】线性回归推导-梯度下降(Av590276502,P175).mp42025-December-10 23:4943.16 MiB
176.17-6【机器学习】线性回归预测波士顿房价(Av590276502,P176).mp42025-December-10 23:4927.45 MiB
177.17-7【机器学习】正则化和岭回归(Av590276502,P177).mp42025-December-10 23:4928.48 MiB
178.17-8【机器学习】逻辑回归原理(Av590276502,P178).mp42025-December-10 23:496.78 MiB
179.17-9【机器学习】逻辑回归预测是否患癌症(Av590276502,P179).mp42025-December-10 23:4925.51 MiB
18.3-12 LastEvaluation的分析(Av590276502,P18).mp42025-December-10 23:4916.52 MiB
180.17-10【机器学习】精确率和召回率(Av590276502,P180).mp42025-December-10 23:4918.72 MiB
181.18-1【机器学习】特征工程-字典特征抽取(Av590276502,P181).mp42025-December-10 23:4915.67 MiB
182.18-2【机器学习】特征工程-文本特征抽取和jieba分词(Av590276502,P182).mp42025-December-10 23:4928.42 MiB
183.18-3【机器学习】特征工程-TFIDF特征抽取(Av590276502,P183).mp42025-December-10 23:4927.01 MiB
184.18-4【机器学习】特征工程-归一化(Av590276502,P184).mp42025-December-10 23:4913.77 MiB
185.18-5【机器学习】特征工程-标准化(Av590276502,P185).mp42025-December-10 23:4913.44 MiB
186.18-6【机器学习】特征工程-缺失值处理(Av590276502,P186).mp42025-December-10 23:4910.2 MiB
187.18-7【机器学习】特征工程-特征选择(Av590276502,P187).mp42025-December-10 23:4918.73 MiB
188.18-8【机器学习】特征工程-PCA原理分析(Av590276502,P188).mp42025-December-10 23:4917.29 MiB
189.18-9【机器学习】特征工程-PCA实例(Av590276502,P189).mp42025-December-10 23:498.69 MiB
19.3-13 NumberProject的分析(Av590276502,P19).mp42025-December-10 23:497.94 MiB
190.19-1【项目实战】Airbnb数据集-价格因素分析(Av590276502,P190).mp42025-December-10 23:4934.24 MiB
191.19-2【项目实战】Airbnb数据集-房屋数据预处理(Av590276502,P191).mp42025-December-10 23:4955.57 MiB
192.19-3【项目实战】Airbnb数据集-房间类型和社区分析(Av590276502,P192).mp42025-December-10 23:4915.92 MiB
193.19-4【项目实战】Airbnb数据集-房间类型和社区对比分析(Av590276502,P193).mp42025-December-10 23:4936.92 MiB
194.19-5【项目实战】Airbnb数据集-房东房源数量分析(Av590276502,P194).mp42025-December-10 23:4915.07 MiB
195.19-6【项目实战】Airbnb数据集-评论数量与时间分析(Av590276502,P195).mp42025-December-10 23:4917.34 MiB
196.19-7【项目实战】Airbnb数据集-评论数量与时间综合分析(Av590276502,P196).mp42025-December-10 23:4919.39 MiB
197.19-8【项目实战】Airbnb数据集-房屋价格预测（1）(Av590276502,P197).mp42025-December-10 23:4936.69 MiB
198.19-9【项目实战】Airbnb数据集-房屋价格预测（2）(Av590276502,P198).mp42025-December-10 23:4919.16 MiB
199.19-10【项目实战】Airbnb数据集-评论数量预测(Av590276502,P199).mp42025-December-10 23:4916.9 MiB
2.1-2数据分析概述(Av590276502,P2).mp42025-December-10 23:4919.75 MiB
20.3-14 AverageMonthlyHours的分析(Av590276502,P20).mp42025-December-10 23:4911.92 MiB
200.19-11【项目实战】Airbnb数据集-预测结果可视化(Av590276502,P200).mp42025-December-10 23:4925.99 MiB
21.3-15 TimeSpendCompany的分析(Av590276502,P21).mp42025-December-10 23:491.87 MiB
22.3-16 WorkAccident的分析(Av590276502,P22).mp42025-December-10 23:491.87 MiB
23.3-17 Left的分析(Av590276502,P23).mp42025-December-10 23:49780.23 KiB
24.3-18 PromotionLast5Years的分析(Av590276502,P24).mp42025-December-10 23:491.19 MiB
25.3-19 Salary的分析(Av590276502,P25).mp42025-December-10 23:493.42 MiB
26.3-20 Department的分析(Av590276502,P26).mp42025-December-10 23:492.61 MiB
27.3-21 简单对比分析操作(Av590276502,P27).mp42025-December-10 23:4916.36 MiB
28.3-22 可视化-柱状图(Av590276502,P28).mp42025-December-10 23:4951.33 MiB
29.3-24 可视化-箱线图(Av590276502,P29).mp42025-December-10 23:497.8 MiB
3.2-1 数据仓库(Av590276502,P3).mp42025-December-10 23:4911.69 MiB
30.3-25 可视化-折线图(Av590276502,P30).mp42025-December-10 23:497.71 MiB
31.3-26 可视化-饼图(Av590276502,P31).mp42025-December-10 23:4913.49 MiB
32.3-27 本章小结(Av590276502,P32).mp42025-December-10 23:4910.12 MiB
33.4-1 假设检验(Av590276502,P33).mp42025-December-10 23:4917.8 MiB
34.4-2 卡方检验(Av590276502,P34).mp42025-December-10 23:494.87 MiB
35.4-3 方差检验(Av590276502,P35).mp42025-December-10 23:497.15 MiB
36.4-4 相关系数(Av590276502,P36).mp42025-December-10 23:496.15 MiB
37.4-5 线性回归(Av590276502,P37).mp42025-December-10 23:495.79 MiB
38.4-6 主成分分析(Av590276502,P38).mp42025-December-10 23:4911.63 MiB
39.4-7 编码实现(Av590276502,P39).mp42025-December-10 23:4953.59 MiB
4.2-2 监测与抓取(Av590276502,P4).mp42025-December-10 23:4910.86 MiB
40.4-8 交叉分析方法与实现(Av590276502,P40).mp42025-December-10 23:4938.99 MiB
41.4-9 分组分析方法与实现(Av590276502,P41).mp42025-December-10 23:4918.04 MiB
42.4-10 相关分析与实现(Av590276502,P42).mp42025-December-10 23:4950.97 MiB
43.4-11 因子分析与实现(Av590276502,P43).mp42025-December-10 23:4915.43 MiB
44.4-12 本章小结(Av590276502,P44).mp42025-December-10 23:495.69 MiB
45.5-1 特征工程概述(Av590276502,P45).mp42025-December-10 23:4920.11 MiB
46.5-2 数据样本采集(Av590276502,P46).mp42025-December-10 23:495.21 MiB
47.5-3 异常值处理(Av590276502,P47).mp42025-December-10 23:4932.3 MiB
48.5-4 标注(Av590276502,P48).mp42025-December-10 23:495.42 MiB
49.5-5 特征选择(Av590276502,P49).mp42025-December-10 23:4939.22 MiB
5.2-3 填写、埋点、日志、计算(Av590276502,P5).mp42025-December-10 23:494.94 MiB
50.5-6 特征变换-对指化(Av590276502,P50).mp42025-December-10 23:498.34 MiB
51.5-7 特征变换-离散化(Av590276502,P51).mp42025-December-10 23:4914.88 MiB
52.5-8 特征变换-归一化与标准化(Av590276502,P52).mp42025-December-10 23:4913.42 MiB
53.5-9 特征变换-数值化(Av590276502,P53).mp42025-December-10 23:4920.16 MiB
54.5-10 特征变换-正规化(Av590276502,P54).mp42025-December-10 23:4910.22 MiB
55.5-11 特征降维-LDA(Av590276502,P55).mp42025-December-10 23:4924.76 MiB
56.5-12 特征衍生(Av590276502,P56).mp42025-December-10 23:495.4 MiB
57.5-13 HR表的特征预处理-1(Av590276502,P57).mp42025-December-10 23:4940.47 MiB
58.5-14 HR表的特征预处理-2(Av590276502,P58).mp42025-December-10 23:4933.44 MiB
59.5-15 本章小结(Av590276502,P59).mp42025-December-10 23:495.44 MiB
6.2-4 数据学习网站(Av590276502,P6).mp42025-December-10 23:4934.86 MiB
60.6-1 机器学习与数据建模(Av590276502,P60).mp42025-December-10 23:4910.77 MiB
61.6-2 训练集、验证集、测试集(Av590276502,P61).mp42025-December-10 23:4917.19 MiB
62.6-3 分类-KNN(Av590276502,P62).mp42025-December-10 23:4950.29 MiB
63.6-4 分类-朴素贝叶斯(Av590276502,P63).mp42025-December-10 23:4948.7 MiB
64.6-5 分类-决策树(Av590276502,P64).mp42025-December-10 23:4952.18 MiB
65.6-6 分类-支持向量机(Av590276502,P65).mp42025-December-10 23:4948.6 MiB
66.6-7 分类-集成-随机森林(Av590276502,P66).mp42025-December-10 23:4944.27 MiB
67.6-8 分类-集成-Adaboost(Av590276502,P67).mp42025-December-10 23:4925.9 MiB
68.6-9 回归-线性回归(Av590276502,P68).mp42025-December-10 23:4953.27 MiB
69.6-10 回归-分类-逻辑回归(Av590276502,P69).mp42025-December-10 23:4923.52 MiB
7.3-1 数据案例介绍(Av590276502,P7).mp42025-December-10 23:4912.96 MiB
70.6-11 回归-分类-人工神经网络-1(Av590276502,P70).mp42025-December-10 23:4937.82 MiB
71.6-12 回归-分类-人工神经网络-2(Av590276502,P71).mp42025-December-10 23:4957.81 MiB
72.6-13 回归-回归树与提升树(Av590276502,P72).mp42025-December-10 23:4923.05 MiB
73.6-14 聚类-Kmeans-1(Av590276502,P73).mp42025-December-10 23:4924.38 MiB
74.6-15 聚类-Kmeans-2(Av590276502,P74).mp42025-December-10 23:4945.52 MiB
75.6-16 聚类-DBSCAN(Av590276502,P75).mp42025-December-10 23:4924.74 MiB
76.6-17 聚类-层次聚类(Av590276502,P76).mp42025-December-10 23:4912.36 MiB
77.6-18 聚类-图分裂(Av590276502,P77).mp42025-December-10 23:497.66 MiB
78.6-19 关联-关联规则-1(Av590276502,P78).mp42025-December-10 23:4932.34 MiB
79.6-20 关联-关联规则-2(Av590276502,P79).mp42025-December-10 23:4944.86 MiB
8.3-2 集中趋势,离中趋势(Av590276502,P8).mp42025-December-10 23:4912.97 MiB
80.6-21 半监督-标签传播算法(Av590276502,P80).mp42025-December-10 23:4943.58 MiB
81.6-22 本章小结(Av590276502,P81).mp42025-December-10 23:4918.26 MiB
82.7-1 分类评估-混淆矩阵(Av590276502,P82).mp42025-December-10 23:4935.07 MiB
83.7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图(Av590276502,P83).mp42025-December-10 23:4934.15 MiB
84.7-3 回归评估(Av590276502,P84).mp42025-December-10 23:4915.3 MiB
85.7-4 非监督评估(Av590276502,P85).mp42025-December-10 23:4922.07 MiB
86.7-2 课程回顾与多角度看数据分析(Av590276502,P86).mp42025-December-10 23:4912.77 MiB
87.8-1【Pandas库】数据规整---层次化索引(Av590276502,P87).mp42025-December-10 23:4916.65 MiB
88.8-2【Pandas库】数据规整---数据连接(Av590276502,P88).mp42025-December-10 23:4950.24 MiB
89.8-3【Pandas库】数据规整---数据合并(Av590276502,P89).mp42025-December-10 23:4934.64 MiB
9.3-3 数据分布--偏态与峰度(Av590276502,P9).mp42025-December-10 23:498.1 MiB
90.8-4【Pandas库】数据规整---重塑层次化索引(Av590276502,P90).mp42025-December-10 23:4923.1 MiB
91.8-5【Pandas库】数据规整---轴向旋转(Av590276502,P91).mp42025-December-10 23:497.47 MiB
92.8-6【Pandas库】数据分组和聚合(Av590276502,P92).mp42025-December-10 23:4964.82 MiB
93.8-7【Pandas库】数据分组和聚合---补充(Av590276502,P93).mp42025-December-10 23:4918.6 MiB
94.9-1【Matploblib库】数据分析中的常用图剖析(Av590276502,P94).mp42025-December-10 23:4946.63 MiB
95.9-2【Matploblib库】matplotlib基本使用(Av590276502,P95).mp42025-December-10 23:4942.16 MiB
96.9-3【Matploblib库】设置折线图的线条样式(Av590276502,P96).mp42025-December-10 23:4923.11 MiB
97.9-4【Matploblib库】设置图标题和显示中文(Av590276502,P97).mp42025-December-10 23:4922.49 MiB
98.9-5【Matploblib库】设置轴刻度和文本显示(Av590276502,P98).mp42025-December-10 23:4928.84 MiB
99.9-6【Matploblib库】设置marker和注释文本(Av590276502,P99).mp42025-December-10 23:4942.96 MiB