（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：
6 S& E6 N2 P. ]: K" X1-1 Ipython入门01.mp4
4 g1 w* C" I; K( h: `: W. @7 y4 l/ p5 h1-2 Ipython入门02.mp4
1-3 Ipython入门03.mp4
1-4 Numpy04.mp4
) q0 c1 M7 y! Z! o% J2 W1-5 Numpy05.mp4
5 C/ Y+ a( j% H1-6 Numpy06.mp4
1-7 Numpy07.mp4
% }# |  `4 K0 G1-8 Numpy08.mp4
! {( x) B% V1 Z! f# B5 r1-9 Numpy09.mp4
1 y& d* X& r+ o2-1 Numpy01.mp4
, Z/ s/ z9 [9 _2-2 Numpy02.mp4
8 N, }+ ~. N* a( F; g6 d! o# Z2-3 Series03 .mp4
1 q$ l0 }# `% K: i" f2-4 Series04.mp4
8 v2 k" K& i/ `; `# `5 s2-5 Dataframe05.mp4
2-6 Dataframe06.mp4
8 G9 @/ o. S. t  K8 T8 V3 `/ A# a2-7 Dataframe07.mp4
2-8 Dataframe08.mp4
) P/ a. K0 R1 y( l3-1 Pandas-数据丢失01.mp4
, m& B: r0 b! E' P2 W1 G0 h9 @3-2 Pandas-数据丢失02.mp4
3-3 Numpy傅里叶03.mp4
8 o' z2 {* V+ M4 @7 h  z6 s& l$ b3-4 Pandas-多层索引04.mp4
3-5 Pandas-多层索引05.mp4
6 \/ T$ @& V- c3-6 Pandas-数据合并Concat与append06.mp4
3-7 Pandas-数据合并Concat与append07.mp4
& y- S) m8 R3 ?" g' R  ~+ E3-8 Pandas-merge08.mp4
3-9 Pandas-merge09.mp4
! [9 d1 W, k& H0 [4-1 Pandas数据处理01.mp4
4-2 Pandas数据处理02.mp4
4-3 Pandas数据处理03.mp4
6 k5 A# R. B0 P% N1 j4-4 Pandas数据处理04.mp4
4-5 美国人口数据分析05.mp4
. D* f. o1 e3 \2 {2 T6 @6 T3 x4-6 美国人口数据分析06.mp4
4-7 美国人口数据分析07.mp4
+ `& w& w4 X9 b  e1 h0 S4-8 苹果股价分析08.mp4
4-9 苹果股价分析09.mp4
5-1 美国选举政治献金01.mp4
; i5 f- c( ~3 G- Z6 M( X% Q$ d5-2 美国选举政治献金.mp4
8 U. @; M3 x3 b* s. S4 Q/ Y7 V5-3 美国选举政治献金03.mp4
5-4 Scipy04.mp4
5-5 Scipy05.mp4
) [2 p2 M) b* A: ^, k5-6 Scipy06.mp4
" p4 r* [8 Z( R% M5-7 Scipy07.mp4
5-8 Scipy08.mp4
! R6 d/ a/ h% c. Q5 G5-9 pandas绘图函数09.mp4
+ s& |0 t- q6 b' B5-10 pandas绘图函数10.mp4
6-1 Matplotlib01.mp4
& H3 \6 U6 A, Y: [  }6-2 Matplotlib02.mp4
4 H. g2 I$ c; m  V' K6-3 Matplotlib03.mp4
" k3 E1 f! d: H6-4 Matplotlib04.mp4
6-5 Matplotlib05.mp4
6-6 Matplotlib06.mp4
, [8 n7 Q7 E7 Q# G. E6-7 Matplotlib07.mp4
6-8 Matplotlib08.mp4
8 d1 E% v1 l- i! f1 N6-9 Matplotlib09.mp4
# d/ m. Z5 N2 u! J+ K% T7 z+ e6-10 Matplotlib10.mp4
7-1 Matplotlib2-01.mp4
7-2 Matplotlib2-02.mp4
) e6 a$ q) g' b( K, e7-3 Matplotlib2-03.mp4
7-4 Matplotlib2-04.mp4
7-5 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
/ N8 V6 N& h' j. O. w; c7 }7-8 城市气候与海洋关系08.mp4
% M: b$ ]4 e+ G8 r0 @6 ]& P7-9 pandas数据加载与透视表09.mp4
7 ~9 X- Q0 h3 H/ Q3 |- e7-10 pandas数据加载与透视表10.mp4
( E7 ~7 q$ {, w, w5 O3 C8-1 Knn-2分类01.mp4
8-2 Knn-2分类02.mp4
" o) A$ [; A' V8-3 Knn-2分类03.mp4
8-4 Knn04.mp4
8-5 Knn05.mp4
8-6 Knn06.mp4
8-7 手写数字识别07.mp4
8-8 手写数字识别08.mp4
# H# U- }* |# G) i9 F2 r/ m; Y( K  U  t9-1 预测年收入knn01.mp4
9-2 预测年收入knn02.mp4
9-3 线性回归03.mp4
- U& W. S' ~- K) a0 x9-4 线性回归04.mp4
9-5 线性回归05.mp4
6 r" c# X# p. V( o: U3 |. v; g9-6 线性回归06.mp4
9-7 线性回归07.mp4
3 o+ a4 i" B9 \% x- [. a$ |9-8 线性回归08.mp4
; s9 v& y. C' g6 q. v$ k' A* @. [% h9-10 线性回归10.mp4
7 p% e3 z) q. y. W10-1 辑斯蒂01.mp4
10-2 逻辑斯蒂02.mp4
10-3 逻辑斯蒂回归03.mp4
; B$ a& V% p* h3 B2 h% l3 a  ]& l10-4 人脸自动补全04.mp4
10-5 人脸自动补全05.mp4
10-6 人脸自动补全06.mp4
' _" M+ M- Z* y; I' e  u1 g. e, x11-1 决策树原理01.mp4
1 V- H9 _% _& `% |5 u* l* U0 Z11-2 决策树原理02.mp4
4 ~5 l* P; j# r9 F# i$ e11-3 决策树实例03.mp4
7 e7 D+ N' I/ v( |5 B11-4 决策树实例04.mp4
11-5 贝叶斯原理05.mp4
5 W5 O4 m) J4 W- C11-6 贝叶斯原理06.mp4
# y6 C5 D9 {9 A6 r5 O1 Y11-7 贝叶斯实例07.mp4
11-8 贝叶斯实例08.mp4
: r$ Q7 ?6 P2 b2 n6 s( A12-1 Svm-线性01.mp4
12-2 Svm-线性02.mp4
12-3 Svm-rbf03.mp4
12-4 Svm-回归04.mp4
+ c& \9 D: t" X+ A12-5 Svm-多种核函数应用05.mp4
: F2 O1 {  a) A, w12-6 Kmeans-自动分类make Blobs06.mp4
- k, P0 n0 k3 s9 ?" y5 {. }& i. l12-7 Kmeans-自动分类make Blobs07.mp4
7 `+ E: q% X) N* w5 i13-1 KMeans-足球和常见错误01.mp4
13-2 KMeans-足球和常见错误02.mp4
13-3 KMeans-足球和常见错误03.mp4
/ _; T$ X, o" H& a; L; X13-4 KMeans-图片压缩04.mp4
7 j& p4 c4 U- T. r; g9 f13-5 KMeans-图片压缩05.mp4
* C( K9 j6 \3 X13-6 KMeans-图片压缩06.mp4
% m  d9 e3 `1 j& o13-7 人脸识别07.mp4
13-8 人脸识别08.mp4
& j: J/ a7 p, }7 Q. G4 j: N13-9 人脸识别09.mp4
13-10 人脸识别10.mp4
3 c+ Y9 k& V, c+ z/ k14-1 KMeans压缩图片01.mp4
# _  n/ }+ ~& ]9 X: N14-2 汽车数据推荐度预测02.mp4
14-3 手迹识别的降维算法03.mp4
14-4 手迹识别的降维算法04.mp4
14-5 10种事物识别05.mp4
14-6 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
15-3 TensorFlow入门03.mp4
15-4 TensorFlow入门04.mp4
3 h7 \8 N/ D: k6 B# f) C15-5 TensorFlow线性回归05.mp4
: o1 t) C7 P6 U( d15-6 TensorFlow线性回归06.mp4

5 e! |1 |) U  @# i, n- H

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: G& {4 g- l  M' P

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！