（价值399元）Python核心教程之数据挖掘和人工智能
课程介绍：30年前的互联网，30年后的人工智能，这是必然的发展方向。之前发明电时，很多人都不觉得电有用，到今天，我们一刻也无法离开电。
电使我们强大，人工智能使我们‘无所不能’，Alphago赢了人类最顶尖高手只是开始，方方面面都可以出现天翻地覆的不同。就像我们人类自己不可思议一样，人工智能也必将课人类一样不可思议。我们在现在的基础上，再向前进一步，去看星辰大海！
章节介绍：
课程分两章，第一章是数据分析，第二章是机器学习。机器学习是当前最热门方向，机器学习中最重要的内容就是数据，大量的数据是机器学习的基础。所以我们的课程分为两章，先打好数据的基础。
在第一章中我们主要学习：Numpy，pandas，scipy，matplotlib。有了数据分析的基础，我们学机器学习就不会那么费力了，在机器学习部分，我们主要学习：KNN、线性回归、逻辑斯蒂回归、支持向量机、KMeans、TensorFlow等算法。
第1章Ipython与Numpy
1-1 Ipython入门01 试听29:34
1-2 Ipython入门02 试听32:48
1-3 Ipython入门03 试听27:51
1-4 Numpy04 试听18:01
1-5 Numpy05 试听20:09
1-6 Numpy06 试听29:04
1-7 Numpy07 试听21:12
1-8 Numpy08 试听23:14
1-9 Numpy09 试听18:02
第2章DataFrame与Series
2-1 Numpy0121:38
2-2 Numpy0225:22
2-3 Series0325:46
2-4 Series0431:13
2-5 Dataframe0526:27
2-6 Dataframe0621:32
2-7 Dataframe0719:23
2-8 Dataframe0818:26
第3章pandas数据处理一
3-1 Pandas-数据丢失0118:07
3-2 Pandas-数据丢失0225:53
3-3 Numpy傅里叶0329:03
3-4 Pandas-多层索引0426:52
3-5 Pandas-多层索引0531:09
3-6 Pandas-数据合并Concat与append0621:16
3-7 Pandas-数据合并Concat与append0719:33
3-8 Pandas-merge0824:32
3-9 Pandas-merge0926:19
第4章pandas数据处理二与案例分析
4-1 Pandas数据处理0111:20
4-2 Pandas数据处理0231:34
4-3 Pandas数据处理0332:04
4-4 Pandas数据处理0428:21
4-5 美国人口数据分析0524:21
4-6 美国人口数据分析0625:24
4-7 美国人口数据分析0723:48
4-8 苹果股价分析0812:33
4-9 苹果股价分析0927:22
第5章pandas绘图函数与scipy
5-1 美国选举政治献金0121:36
5-2 美国选举政治献金0221:53
5-3 美国选举政治献金0329:52
5-4 Scipy0416:41
5-5 Scipy0520:54
5-6 Scipy0625:36
5-7 Scipy0725:04
5-8 Scipy0829:01
5-9 pandas绘图函数0916:23
5-10 pandas绘图函数1025:03
第6章matplotlib一
6-1 Matplotlib0123:05
6-2 Matplotlib0221:43
6-3 Matplotlib0325:07
6-4 Matplotlib0424:05
6-5 Matplotlib0518:45
6-6 Matplotlib0620:05
6-7 Matplotlib0725:26
6-8 Matplotlib0828:44
6-9 Matplotlib0927:27
6-10 Matplotlib1028:38
第7章matplotlib二与城市气候案例分析
7-1 Matplotlib2-0131:23
7-2 Matplotlib2-0231:35
7-3 Matplotlib2-0328:22
7-4 Matplotlib2-0422:38
7-5 城市气候与海洋关系0514:48
7-6 城市气候与海洋关系0622:44
7-7 城市气候与海洋关系0729:14
7-8 城市气候与海洋关系0824:19
7-9 pandas数据加载与透视表0926:35
7-10 pandas数据加载与透视表1025:51
第8章机器学习之KNN
8-1 Knn-2分类0124:09
8-2 Knn-2分类0226:32
8-3 Knn-2分类0316:42
8-4 Knn0422:01
8-5 Knn0523:07
8-6 Knn0620:52
8-7 手写数字识别0728:10
8-8 手写数字识别0829:12
第9章机器学习之线性回归
9-1 预测年收入knn0121:40
9-2 预测年收入knn0225:18
9-3 线性回归0323:31
9-4 线性回归0419:04
9-5 线性回归0532:35
9-6 线性回归0624:11
9-7 线性回归0720:57
9-8 线性回归0819:02
9-9 线性回归0923:56
9-10 线性回归1024:39
第10章机器学习之逻辑斯蒂回归与人脸自动补全
10-1 逻辑斯蒂0126:39
10-2 逻辑斯蒂0219:56
10-3 逻辑斯蒂回归0326:06
10-4 人脸自动补全0426:29
10-5 人脸自动补全0523:24
10-6 人脸自动补全0619:55
第11章机器学习之贝叶斯与决策树
11-1 决策树原理0127:22
11-2 决策树原理0228:12
11-3 决策树实例0322:51
11-4 决策树实例0431:01
11-5 贝叶斯原理0519:53
11-6 贝叶斯原理0630:30
11-7 贝叶斯实例0724:42
11-8 贝叶斯实例0826:39
第12章机器学习之KMeans与支持向量机
12-1 Svm-线性0131:15
12-2 Svm-线性0224:43
12-3 Svm-rbf0331:29
12-4 Svm-回归0429:52
12-5 Svm-多种核函数应用0519:44
12-6 Kmeans-自动分类make Blobs0617:39
12-7 Kmeans-自动分类make Blobs0717:12
第13章机器学习之KMeans图片压缩与人脸识别
13-1 KMeans-足球和常见错误0123:33
13-2 KMeans-足球和常见错误0220:21
13-3 KMeans-足球和常见错误0323:47
13-4 KMeans-图片压缩0430:37
13-5 KMeans-图片压缩0528:09
13-6 KMeans-图片压缩0622:38
13-7 人脸识别0734:57
13-8 人脸识别0831:46
13-9 人脸识别0922:40
13-10 人脸识别1015:59
第14章机器学习之数据降维
14-1 KMeans压缩图片0118:29
14-2 汽车数据推荐度预测0229:17
14-3 手迹识别的降维算法0321:48
14-4 手迹识别的降维算法0426:29
14-5 10种事物识别0530:20
14-6 10种事物识别0618:57
第15章机器学习之TensorFlow
15-1 TensorFlow基础操作0124:37
15-2 TensorFlow基础操作0227:31
15-3 TensorFlow入门0326:39
15-4 TensorFlow入门0423:20
15-5 TensorFlow线性回归0523:05
15-6 TensorFlow线性回归0620:55
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