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黑马-人工智能与数据挖掘【14GB】

  • 发布时间：
    2025-07-21 15:39:19
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01 阶段一 人工智能 –01 第一章 机器学习概述V2.1 –02 第二章 环境安装和使用V2.1 –03 第三章 matplotlibV2.1 –04 第四章 numpyV2.1 –05 第五章 pandasV2.1 –06 第六章 seabornV2.1 –07 第七章 K近邻算法V2.1 –08 第八章 线性回归V2.1 –09 第九章 逻辑回归V2.1 –10 第十章 决策树V2.1 –11 第十一章 集成学习V2.1 –12 第十二章 聚类算法V2.1 –13 第十三章 朴素贝叶斯V2.1 –14 第十四章 SVM算法V2.1 –15 第十五章 EM算法V2.1 –16 第十六章 HMM算法V2.1 –17 第十七章 集成学习进阶V2.1 02 阶段二 数据挖掘 –01 第一章 SparkMllib数据挖掘+SparkGraphX

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黑马-人工智能与数据挖掘13.95GB
01 阶段一 人工智能9.33GB
01 第一章 机器学习概述V2.1456.64MB
01 机器学习介绍456.64MB
02 第二章 环境安装和使用V2.1155.99MB
01 环境安装及使用155.99MB
03 第三章 matplotlibV2.1263.71MB
01 matplotlib使用263.71MB
04 第四章 numpyV2.1408.49MB
01 numpy使用408.49MB
05 第五章 pandasV2.11.02GB
01 pandas数据结构149.57MB
02 pandas基础使用496.26MB
03 pandas高级使用270.25MB
04 电影案例分析130.06MB
06 第六章 seabornV2.1853.95MB
01 绘制统计图79.95MB
02 分类数据绘图173.44MB
03 NBA案例242.44MB
04 北京租房数据统计分析358.13MB
07 第七章 K近邻算法V2.1997.82MB
01 k近邻算法介绍166.51MB
02 kd树134.91MB
03 数据集处理132.75MB
04 特征工程88.91MB
05 KNN总结134.37MB
06 交叉验证, 网格搜索63.19MB
07 案例 Facebook位置预测277.18MB
08 第八章 线性回归V2.1500.23MB
01 回归介绍59.7MB
02 损失优化111.99MB
03 回归相关知识6.68MB
03 回归相关知识321.86MB
09 第九章 逻辑回归V2.1328.26MB
01 逻辑回归328.26MB
10 第十章 决策树V2.1954.51MB
01 信息增益448.75MB
02 特征提取226.4MB
03 案例泰坦生存预测145.32MB
04 回归决策树134.04MB
11 第十一章 集成学习V2.1592.01MB
01 集成介绍122.5MB
02 随机森林案例295.99MB
03 集成学习173.52MB
12 第十二章 聚类算法V2.1317.37MB
01 聚类算法317.37MB
13 第十三章 朴素贝叶斯V2.1311.81MB
01 朴素贝叶斯311.81MB
14 第十四章 SVM算法V2.1483.81MB
01 SVM算法483.81MB
15 第十五章 EM算法V2.1157.47MB
01 EM算法157.47MB
16 第十六章 HMM算法V2.1420.11MB
01 HMM算法420.11MB
17 第十七章 集成学习进阶V2.11.28GB
01 XGBoost算法347.24MB
02 otto案例161.82MB
03 lightGBM算法235.99MB
04 绝地求生案例561.22MB
02 阶段二 数据挖掘4.62GB
01 第一章 SparkMllib数据挖掘+SparkGraphX4.62GB
01 1-SparkMllib机器学习理论基础详解425.15MB
02 2-SparkMllib库特征工程基础与实战(一)739.54MB
03 3-SparkMllib库特征工程基础与实战(二)553.47MB
04 4-SparkMllib决策树算法基础与实战642.65MB
05 5-SparkMllib高级模块与线性回归基础及实战670.39MB
06 6-SparkMllib聚类算法基础与实战602.87MB
07 7-SparkGraphX理论基础与实战639.09MB
08 8-SparkGraphX与SparkMllib综合实战460.77MB
共537个文件，合计：13.95GB
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