（价值399元）扣丁学堂 - Python核心教程之数据挖掘和人工智能

冰点也疯狂

课程目录：
% m4 U. [! y9 j8 e1-1 Ipython入门01.mp4
1-2 Ipython入门02.mp4
+ I5 e2 G( ?+ R1-3 Ipython入门03.mp4
5 q5 _7 @+ V1 s+ m% O6 T6 g1-4 Numpy04.mp4
1-5 Numpy05.mp4
1-6 Numpy06.mp4
  f" u( p! W5 N/ M1-7 Numpy07.mp4
1-8 Numpy08.mp4
. j: v) v- t1 z  }* h' P, @1-9 Numpy09.mp4
2-1 Numpy01.mp4
4 b' L3 S' ^. Y0 t& c! S2-2 Numpy02.mp4
2-3 Series03 .mp4
' e1 w$ F# U. j2 J0 ]% Q5 o$ L2-4 Series04.mp4
2-5 Dataframe05.mp4
% t2 z; A& w, {- A+ u/ c7 V2-6 Dataframe06.mp4
2-7 Dataframe07.mp4
% G# l8 z8 X) `- k4 @2-8 Dataframe08.mp4
8 ?! [) q5 J8 {3-1 Pandas-数据丢失01.mp4
  m2 ]# |2 B' _9 ?3-2 Pandas-数据丢失02.mp4
3-3 Numpy傅里叶03.mp4
, b9 l. i- J' E0 {1 f) _3-4 Pandas-多层索引04.mp4
3-5 Pandas-多层索引05.mp4
3 A4 o5 a6 h/ `% ~3-6 Pandas-数据合并Concat与append06.mp4
$ h/ Q2 \3 ]2 m: w  g3-7 Pandas-数据合并Concat与append07.mp4
2 W% n# e( p5 h1 |, `& \3-8 Pandas-merge08.mp4
3-9 Pandas-merge09.mp4
4-1 Pandas数据处理01.mp4
4-2 Pandas数据处理02.mp4
4 m8 c# {: r+ p' j% S+ t2 m9 Q4-3 Pandas数据处理03.mp4
7 w+ T3 s1 R# X# r9 Z! a" u4-4 Pandas数据处理04.mp4
4-5 美国人口数据分析05.mp4
4-6 美国人口数据分析06.mp4
. S2 g- g, `  t4-7 美国人口数据分析07.mp4
. }& f3 m4 o; r! T5 [4-8 苹果股价分析08.mp4
7 l8 h& Z& g3 i' v) B. W4-9 苹果股价分析09.mp4
3 x- i  |0 m+ h. V( W0 ?8 t5-1 美国选举政治献金01.mp4
5-2 美国选举政治献金.mp4
5-3 美国选举政治献金03.mp4
5-4 Scipy04.mp4
5-5 Scipy05.mp4
4 v4 g( w1 U- ]6 y! D4 X/ [5-6 Scipy06.mp4
: {& b; o+ v, l3 x+ o: \' }5-7 Scipy07.mp4
5-8 Scipy08.mp4
* s; F; D' H( ?% Z! Z: H& n5-9 pandas绘图函数09.mp4
5-10 pandas绘图函数10.mp4
6-1 Matplotlib01.mp4
+ u# V& W1 P1 g. i8 `3 e+ C6-2 Matplotlib02.mp4
2 r& g6 p0 A6 s3 ~& Z- {6-3 Matplotlib03.mp4
. w0 J1 B. ~6 k  Z$ m6-4 Matplotlib04.mp4
6-5 Matplotlib05.mp4
% x$ d1 A) ^) f- g. h) ]6-6 Matplotlib06.mp4
6-7 Matplotlib07.mp4
6-8 Matplotlib08.mp4
3 b- ]1 j9 n: m* T, [( @, c/ R6-9 Matplotlib09.mp4
6-10 Matplotlib10.mp4
% H2 h, O/ i7 ]: ]8 r7-1 Matplotlib2-01.mp4
7-2 Matplotlib2-02.mp4
7-3 Matplotlib2-03.mp4
: C8 H' p- J4 Y) g( ~7-4 Matplotlib2-04.mp4
: R* ^% p* h0 h5 d- g+ F3 n7-5 城市气候与海洋关系05.mp4
7-6 城市气候与海洋关系06.mp4
7-7 城市气候与海洋关系07.mp4
* A/ x. y$ x8 ?7-8 城市气候与海洋关系08.mp4
3 }# l" _( N" G) x: r7-9 pandas数据加载与透视表09.mp4
7 B$ t1 ~, D# S5 j6 E6 e6 q/ F7-10 pandas数据加载与透视表10.mp4
3 m9 ?5 p, b. y7 |/ K! K8-1 Knn-2分类01.mp4
8-2 Knn-2分类02.mp4
3 x: V* t  y( w- ?: o8-3 Knn-2分类03.mp4
( f% [. O4 W" m* d' r8 T8-4 Knn04.mp4
; M2 ^& R7 l( c, u0 G2 O8-5 Knn05.mp4
8 c( ?  _! G! U4 N0 T8-6 Knn06.mp4
$ t6 C" {, ^0 w! {4 s: u8-7 手写数字识别07.mp4
; t7 |% v! U& e7 v5 s8-8 手写数字识别08.mp4
9-1 预测年收入knn01.mp4
  m: ]+ f" F% i* [' j9 W4 o9-2 预测年收入knn02.mp4
9-3 线性回归03.mp4
9-4 线性回归04.mp4
9-5 线性回归05.mp4
9-6 线性回归06.mp4
9-7 线性回归07.mp4
9-8 线性回归08.mp4
9-10 线性回归10.mp4
10-1 辑斯蒂01.mp4
10-2 逻辑斯蒂02.mp4
10-3 逻辑斯蒂回归03.mp4
; S- U6 a7 g7 O' g2 M* [10-4 人脸自动补全04.mp4
0 y$ o/ ?% n+ U+ [10-5 人脸自动补全05.mp4
! L' V5 z# D9 L8 n9 a10-6 人脸自动补全06.mp4
11-1 决策树原理01.mp4
" q' ~2 |$ H) G9 a% C2 z5 ^; d& S11-2 决策树原理02.mp4
4 f6 `, |; }/ b" s  }: W- l& e# }11-3 决策树实例03.mp4
- e9 g2 w# O9 r/ G$ b( G5 M$ _11-4 决策树实例04.mp4
& J8 C' `# {4 Q11-5 贝叶斯原理05.mp4
11-6 贝叶斯原理06.mp4
11-7 贝叶斯实例07.mp4
4 b6 Y" b6 A0 H+ n11-8 贝叶斯实例08.mp4
12-1 Svm-线性01.mp4
12-2 Svm-线性02.mp4
12-3 Svm-rbf03.mp4
# t4 W. F/ T: _1 h12-4 Svm-回归04.mp4
- G2 `; V" F& Y3 b1 k12-5 Svm-多种核函数应用05.mp4
6 K5 Z7 V0 t3 S( c) i$ ^. `: A12-6 Kmeans-自动分类make Blobs06.mp4
2 N) {* G! K- d12-7 Kmeans-自动分类make Blobs07.mp4
& ?4 J, M; Z( p+ [9 D13-1 KMeans-足球和常见错误01.mp4
13-2 KMeans-足球和常见错误02.mp4
$ g7 P. P1 H% j" I( D13-3 KMeans-足球和常见错误03.mp4
4 Z2 T+ i, ~5 Y5 b- m13-4 KMeans-图片压缩04.mp4
13-5 KMeans-图片压缩05.mp4
13-6 KMeans-图片压缩06.mp4
13-7 人脸识别07.mp4
13-8 人脸识别08.mp4
9 _0 D6 M& }! W8 H13-9 人脸识别09.mp4
13-10 人脸识别10.mp4
4 g. b/ J$ x  d, L9 f0 Z4 I14-1 KMeans压缩图片01.mp4
14-2 汽车数据推荐度预测02.mp4
: I$ O' \& V0 s14-3 手迹识别的降维算法03.mp4
5 W2 C' ]( R8 u2 C$ X2 o; X14-4 手迹识别的降维算法04.mp4
14-5 10种事物识别05.mp4
1 q9 e& [: _; |2 g' a1 {: l& j; N( q14-6 10种事物识别06.mp4
15-1 TensorFlow基础操作01.mp4
15-2 TensorFlow基础操作02.mp4
: }7 a& n; p* C8 H2 Q15-3 TensorFlow入门03.mp4
8 ^; a2 w, N# N8 Q& T0 x15-4 TensorFlow入门04.mp4
15-5 TensorFlow线性回归05.mp4
15-6 TensorFlow线性回归06.mp4
7 n& {$ i- P0 ?# z
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leecdleecd

thanks for sharing.

续杯啤酒

好东西，拿走了，临走顶个贴感谢一下楼主！