大数据全套

#大数据全套简介

大数据全套
|____00.赠送视频-网络教程
|____01-Python数据分析第一期
|____01.机器学习与数学分析.flv
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|____01.第一讲工作环境准备及数据分析建模理论基础-网络教程
|____01.第一课深度学习总体介绍（2017年3月4日）—网络教程
|____01、机器学习的数学基础1-数学分析
|____02-.Python数据分析升级版第一期
|____02.概率论与贝叶斯先验.flv
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|____02.第二讲数据采集与操作-网络教程
|____02.第二课_传统神经网络（2017年3月5日）—网络教程
|____02、数学基础2-数理统计与参数估计
|____03-Python数据分析升级版第二期
|____03.矩阵和线性代数.flv
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|____03.第三讲_卷积神经网络－基础篇（2017年3月11日）—网络教程
|____03.第三讲_数据分析工具Pandas-网络教程
|____03、数学基础3-矩阵和线性代数
|____04-.金融数据分析第一期
|____04.Python基础.flv
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|____04.第四讲_卷积神经网络－高级篇（2017年3月12日）—网络教程
|____04.第四讲_数据可视化-网络教程
|____04、数学基础4-凸优化
|____05-金融数据分析第二期
|____05.Python库.flv
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|____05.第五讲_卷积神经网络－目标分类—网络教程
|____05.第五讲_时间序列数据分析-网络教程
|____05、Python基础及其数学库的使用
|____06-数据分析和数据挖掘
|____06.数据清洗.flv
|____06.数据清洗和特征选择.flv
|____06.第六讲_卷积神经网络－目标探测—网络教程
|____06.第六讲_文本数据分析-网络教程
|____06、Python基础及其机器学习库的使用
|____07-.机器学习升级版二
|____07.回归.flv
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|____07.第七讲_图像数据处理及分析-网络教程
|____07.第七讲_递归神经网络—网络教程
|____07、回归
|____08-.机器学习升级版三
|____08.Logistic回归.flv
|____08.回归实践.flv
|____08.第八讲_卷积网络+递归网络—网络教程
|____08.第八讲_机器学习基础及机器学习库scikit-learn入门-网络教程
|____08、回归实践
|____09-.机器学习升级版四
|____09.决策树和随机森林.flv
|____09.回归实践.flv
|____09.第九讲_生成对抗网络—网络教程
|____09.第九讲_项目实战-网络教程
|____09、决策树和随机森林
|____1课程
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|____10.决策树和随机森林.flv
|____10.决策树和随机森林实践.flv
|____10.机器学习升级版六
|____10.第十讲_增强学习—网络教程
|____10、随机森林实践
|____11-.机器学习升级版七
|____11.决策树和随机森林实践.flv
|____11.提升.flv
|____11、提升
|____12-.深度学习第三期17年5月
|____12.XGBoost实践.flv
|____12.提升.flv
|____12、XGBoost
|____13-.深度学习第四期
|____13.SVM.flv
|____13.提升实践.flv
|____13、SVM
|____14-.分布式爬虫实战第二期
|____14.SVM.flv
|____14.SVM实践.flv
|____14、SVM实践
|____15-.分布式爬虫实战第一期
|____15.SVM实践.flv
|____15.聚类.flv
|____15、聚类
|____16-.大数据-Spark入门到精通-陈超
|____16.聚类_上.flv
|____16.聚类实践.flv
|____16、聚类实践
|____17.EM算法.flv
|____17.聚类_下.flv
|____17、EM算法
|____17-Spark1.X大数据平台V2
|____18.EM算法实践.flv
|____18.聚类实践.flv
|____18、EM算法实践
|____19.EM算法.flv
|____19.贝叶斯网络.flv
|____19、贝叶斯网络
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|____20.贝叶斯网络实践.flv
|____20、朴素贝叶斯实践
|____21.主题模型.flv
|____21.主题模型.mkv
|____21、主题模型LDA
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|____22.主题模型实践.flv
|____22、LDA实践
|____23.HMM.flv
|____23.隐马尔科夫模型HMM.flv
|____23、隐马尔科夫模型HMM
|____24.HMM实践.flv
|____24.HMM实践.flv
|____24、HMM实践
|____lect01_工作环境准备及数据分析建模理论基础.flv
|____lect02_数据分析工具Pandas.flv
|____lect03_探索性数据分析及数据可视化.flv
|____lect04_机器学习及scikit-learn.flv
|____lect05_金融时间序列.flv
|____lect06_量化分析.flv
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|____lect08_深度学习及TensorFlow.flv
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|____01_一小时理解数据和数据分析与挖掘.pdf
|____02_03_概率基础.pdf
|____04_统计基础.pdf
|____05_06Python数据分析环境_数据入门.pdf
|____07_09数据预处理.pdf
|____1.mp4
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|____10_12数据分析_理解数据.pdf
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|____12.mp4
|____13_15探索变量之间的关系.pdf
|____16_18回归分析和基于模拟的分析.pdf
|____19_21分类和预测.pdf
|____22_24邻近度和聚类.pdf
|____25_27事务型数据和关联分析.pdf
|____28_30豆瓣数据案例.pdf
|____31_33时间序列分析和金融数据.pdf
|____34_36金融数据分析案例.pdf
|____数据挖掘打包资料.zip
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|____《Python数据分析》，Kaggle案例驱动！.jpg
|____《快学Scala》完整版书籍.pdf
|____代码
|____代码
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|____代码&课件
|____第01章Spark生态系统介绍，Spark整体概述与Spark编程模型(4节).rar
|____第01课
|____第02章深入Spark内核(2节).rar
|____第02课
|____第03章SparkonYarn&SparkasaService(2节).rar
|____第03课
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|____第04章SparkStreaming(3节).rar
|____第05章Shark与SparkSQL(4节).rar
|____第05课
|____第06章MachineLearningonSpark(2节).rar
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|____第07章Spark多语言编程(2节).rar
|____第07课
|____第08章Tachyon(2节).rar
|____第08课
|____第09章SparkR(2节).rar
|____第09课
|____第1章Scala基础与实践（3讲）
|____第2章Spark生态系统介绍，Spark整体概述与Spark编程模型（2讲）
|____第3章深入Spark内核（2讲）
|____第4章基于Spark的流处理框架：SparkStreaming（2讲）
|____第5章Shark介绍与使用（2讲）
|____第6章MachineLearningonSpark（1讲）
|____第7章Spark多语言编程（1讲）
|____第8章项目架构与案例（2讲）
|____第10章GraphX(3节).rar
|____第一讲_第一个爬虫
|____第一课
|____第七讲_表单登录、动态页面抓取
|____第七课
|____第三讲_分布式数据
|____第三课
|____第九讲网页去重及噪声处理
|____第九课
|____第二十一课
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|____第二十二课
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|____第二讲_多线程、多进程的
|____第二课
|____第五讲_PageRank、动态重排技术
|____第五课
|____第八讲Scrapy
|____第八课
|____第六讲_更有效率的爬取：利用网站的分布式部署及应对反爬
|____第六课
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|____第十一课
|____第十七课
|____第十三讲_文本分类
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|____第十二讲_正文提取
|____第十二课
|____第十五课
|____第十八课
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|____第十四课
|____第十讲
|____第十课
|____第四讲_爬虫任务调度、分布式爬虫
|____第四课
|____色流裂变,微信项目.7z
|____视频
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|____课件和源码
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