搜索
[Udemy][YouRa Allakhverdov] Data Science и Machine Learning на Python 3 с нуля (2022)
磁力链接/BT种子名称
[Udemy][YouRa Allakhverdov] Data Science и Machine Learning на Python 3 с нуля (2022)
磁力链接/BT种子简介
种子哈希:
541e94b96b56d39510182d10c1429913c4209059
文件大小:
7.43G
已经下载:
268
次
下载速度:
极快
收录时间:
2024-06-27
最近下载:
2025-03-11
移花宫入口
移花宫.com
邀月.com
怜星.com
花无缺.com
yhgbt.icu
yhgbt.top
磁力链接下载
magnet:?xt=urn:btih:541E94B96B56D39510182D10C1429913C4209059
推荐使用
PIKPAK网盘
下载资源,10TB超大空间,不限制资源,无限次数离线下载,视频在线观看
下载BT种子文件
磁力链接
迅雷下载
PIKPAK在线播放
91视频
含羞草
欲漫涩
逼哩逼哩
成人快手
51品茶
抖阴破解版
暗网禁地
91短视频
TikTok成人版
PornHub
草榴社区
乱伦社区
少女初夜
萝莉岛
最近搜索
【虎牙】+巨乳『古阿扎』3月最新情趣定制2v+化身魅魔两点一线微露乳晕下体
高潮颤抖喷水
928118+
beautiful rebel 2024
沖田杏梨mide
推特
mird-192
美兽
宅萌小鱼
zxvipxx
各种姿势来一遍,20cm仙女棒艹得哥哥欲仙欲死,菊花难受
2024楼凤
tenants
夏航极品
母子
海角
cover
カタ
fc2-1572082
flav-236
sei nellanima - beautiful rebel 2024
throatfuck+compilation
眼上
经营不
精选合集第一季
弟媳带着闺蜜打掩护跟我偷情
筱田++模特
071224_001
apns-285
女学生漏奶
文件列表
Раздел 13 Machine Learning. Линейная регрессия/[SW.BAND] 5 Задание по линейной регрессии. Решение.mp4
211.7 MB
Раздел 17 Decision Trees и Random Forests/[SW.BAND] 4 Решение задания.mp4
202.6 MB
Раздел 11 Data Science Final Project/[SW.BAND] 2 Задание US Shootings. Решение.mp4
195.6 MB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 8 Форматирование строк в Python.mp4
184.7 MB
Раздел 4 Функции Python/[SW.BAND] 3 args _ kwargs.mp4
171.3 MB
Раздел 4 Функции Python/[SW.BAND] 2 Создание функций в Python.mp4
165.2 MB
Раздел 7 Анализ данных. Библиотека Pandas/[SW.BAND] 10 Input Output.mp4
159.4 MB
Раздел 15 Machine Learning. Логистическая регрессия/[SW.BAND] 6 Решение задания.mp4
158.2 MB
Раздел 15 Machine Learning. Логистическая регрессия/[SW.BAND] 2 Множество данных “Титаник”. Исследование данных.mp4
156.0 MB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 4 Переменные в Python.mp4
154.8 MB
Раздел 16 Метод k-ближайших соседей/[SW.BAND] 4 Решение задания.mp4
152.6 MB
Раздел 4 Функции Python/[SW.BAND] 4 Лямбда выражения в функциях.mp4
152.4 MB
Раздел 9 Визуализация данных. Библиотека Seaborn/[SW.BAND] 2 Dataset Distribution.mp4
147.0 MB
Раздел 16 Метод k-ближайших соседей/[SW.BAND] 2 Метод k-ближайших соседей.mp4
146.6 MB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 20 Dictionary Comprehension _ Set Comprehension и Nested loops.mp4
141.9 MB
Раздел 13 Machine Learning. Линейная регрессия/[SW.BAND] 3 Линейная регрессия. Создание модели.mp4
135.4 MB
Раздел 12 Знакомство с Machine Learning/[SW.BAND] 3 Оценка производительности модели. Классификация.mp4
135.1 MB
Раздел 6 Анализ данных. Библиотека NumPy/[SW.BAND] 1 NumPy массивы.mp4
134.8 MB
Раздел 8 Визуализация данных. Библиотека Matplotlib/[SW.BAND] 6 Задание по разделу Matplotlib. Решение.mp4
134.1 MB
Раздел 10 Визуализация данных. Встроенная визуализация библиотеки Pandas/[SW.BAND] 1 Встроенная визуализация библиотеки Pandas.mp4
133.9 MB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 5 Строки в Python.mp4
133.6 MB
Раздел 15 Machine Learning. Логистическая регрессия/[SW.BAND] 3 Множество данных “Титаник”. Подготовка данных.mp4
133.0 MB
Раздел 4 Функции Python/[SW.BAND] 5 Область видимости (scope) переменных.mp4
132.8 MB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 16 Цикл for.mp4
123.0 MB
Раздел 8 Визуализация данных. Библиотека Matplotlib/[SW.BAND] 3 Библиотека Matplotlib. Часть 2.mp4
122.9 MB
Раздел 9 Визуализация данных. Библиотека Seaborn/[SW.BAND] 3 Categorical Data.mp4
119.8 MB
Раздел 7 Анализ данных. Библиотека Pandas/[SW.BAND] 12 Задание по разделу Pandas. Решение.mp4
117.1 MB
Раздел 7 Анализ данных. Библиотека Pandas/[SW.BAND] 8 concat(), merge(), join().mp4
106.1 MB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 6 Строки. Indexing _ Slicing.mp4
105.9 MB
Раздел 2 Установка инструментов/[SW.BAND] 2 Установка IntelliJ IDEA. Windows.mp4
105.3 MB
Раздел 13 Machine Learning. Линейная регрессия/[SW.BAND] 2 Линейная регрессия. Исследование данных.mp4
104.3 MB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 7 Свойства и методы строк.mp4
101.8 MB
Раздел 7 Анализ данных. Библиотека Pandas/[SW.BAND] 3 DataFrame.mp4
101.4 MB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 15 Условный оператор if elif else.mp4
101.2 MB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 9 Lists в Python.mp4
100.9 MB
Раздел 8 Визуализация данных. Библиотека Matplotlib/[SW.BAND] 2 Библиотека Matplotlib. Часть 1.mp4
98.9 MB
Раздел 7 Анализ данных. Библиотека Pandas/[SW.BAND] 4 Selection _ Indexing.mp4
98.2 MB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 17 Цикл while.mp4
95.8 MB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 18 Некоторые часто используемые функции и операторы.mp4
94.0 MB
Раздел 15 Machine Learning. Логистическая регрессия/[SW.BAND] 1 Введение.mp4
90.7 MB
Раздел 9 Визуализация данных. Библиотека Seaborn/[SW.BAND] 9 Задание по разделу Seaborn. Решение.mp4
89.6 MB
Раздел 14 Machine Learning. Компромисс Смещения-Дисперсии/[SW.BAND] Компромисс Смещения-Дисперсии.mp4
89.1 MB
Раздел 15 Machine Learning. Логистическая регрессия/[SW.BAND] 4 Множество данных “Титаник”. Работа с моделью.mp4
85.4 MB
Раздел 9 Визуализация данных. Библиотека Seaborn/[SW.BAND] 5 Grids.mp4
85.2 MB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 10 Dictionaries в Python.mp4
83.3 MB
Раздел 6 Анализ данных. Библиотека NumPy/[SW.BAND] 3 Одномерные массивы. Indexing _ Slicing.mp4
79.3 MB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 13 Booleans. Операторы сравнения.mp4
78.0 MB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 11 Tuples в Python.mp4
77.3 MB
Раздел 5 Data Science Tools/[SW.BAND] 1 Anaconda.mp4
74.9 MB
Раздел 9 Визуализация данных. Библиотека Seaborn/[SW.BAND] 4 Matrix Plots.mp4
74.7 MB
Раздел 10 Визуализация данных. Встроенная визуализация библиотеки Pandas/[SW.BAND] 3 Решение задания.mp4
72.3 MB
Раздел 8 Визуализация данных. Библиотека Matplotlib/[SW.BAND] 4 Библиотека Matplotlib. Часть 3.mp4
70.6 MB
Раздел 7 Анализ данных. Библиотека Pandas/[SW.BAND] 5 MultiIndex.mp4
70.1 MB
Раздел 12 Знакомство с Machine Learning/[SW.BAND] 2 Что такое Supervised Learning.mp4
69.9 MB
Раздел 2 Установка инструментов/[SW.BAND] 4 Установка IntelliJ IDEA. MacOs.mp4
67.5 MB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 19 List Comprehension.mp4
66.0 MB
Раздел 17 Decision Trees и Random Forests/[SW.BAND] 2 Decision Trees и Random Forests на Python 3.mp4
65.8 MB
Раздел 7 Анализ данных. Библиотека Pandas/[SW.BAND] 7 groupby().mp4
64.8 MB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 12 Sets в Python.mp4
63.7 MB
Раздел 7 Анализ данных. Библиотека Pandas/[SW.BAND] 2 Series.mp4
63.7 MB
Раздел 9 Визуализация данных. Библиотека Seaborn/[SW.BAND] 7 Styles.mp4
60.5 MB
Раздел 6 Анализ данных. Библиотека NumPy/[SW.BAND] 5 Операции с массивами.mp4
60.3 MB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 21 Nested Lists.mp4
60.1 MB
Раздел 17 Decision Trees и Random Forests/[SW.BAND] 1 Введение.mp4
55.3 MB
Раздел 9 Визуализация данных. Библиотека Seaborn/[SW.BAND] 6 Regression Plots.mp4
54.8 MB
Раздел 4 Функции Python/[SW.BAND] 1 Введение.mp4
49.9 MB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 2 Типы данных в Python.mp4
49.4 MB
Раздел 7 Анализ данных. Библиотека Pandas/[SW.BAND] 9 Другие операции.mp4
48.6 MB
Раздел 16 Метод k-ближайших соседей/[SW.BAND] 1 Введение.mp4
48.3 MB
Раздел 12 Знакомство с Machine Learning/[SW.BAND] 4 Оценка производительности модели. Регрессия.mp4
48.3 MB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 14 Логические операторы.mp4
46.4 MB
Раздел 6 Анализ данных. Библиотека NumPy/[SW.BAND] 4 Indexing _ Slicing.mp4
41.4 MB
Раздел 12 Знакомство с Machine Learning/[SW.BAND] 1 Введение.mp4
38.5 MB
Раздел 15 Machine Learning. Логистическая регрессия/[SW.BAND] 5 Задание.mp4
36.5 MB
Раздел 17 Decision Trees и Random Forests/[SW.BAND] 3 Задание.mp4
31.2 MB
Раздел 7 Анализ данных. Библиотека Pandas/[SW.BAND] 6 Missing Data.mp4
29.4 MB
Раздел 2 Установка инструментов/[SW.BAND] 3 Установка Python. MacOS.mp4
28.7 MB
Раздел 2 Установка инструментов/[SW.BAND] 1 Установка Python. Windows.mp4
27.1 MB
Раздел 5 Data Science Tools/[SW.BAND] 2 Jupyter Notebook.mp4
26.6 MB
Раздел 7 Анализ данных. Библиотека Pandas/[SW.BAND] 11 Задание по разделу Pandas.mp4
26.6 MB
Раздел 13 Machine Learning. Линейная регрессия/[SW.BAND] 1 Введение.mp4
25.3 MB
Раздел 9 Визуализация данных. Библиотека Seaborn/[SW.BAND] 8 Задание по разделу Seaborn.mp4
24.2 MB
Раздел 7 Анализ данных. Библиотека Pandas/[SW.BAND] 1 Введение.mp4
22.7 MB
Раздел 8 Визуализация данных. Библиотека Matplotlib/[SW.BAND] 1 Библиотека Matplotlib. Введение.mp4
22.6 MB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 1 Hello world!.mp4
21.8 MB
Раздел 10 Визуализация данных. Встроенная визуализация библиотеки Pandas/[SW.BAND] 2 Задание.mp4
20.3 MB
Раздел 9 Визуализация данных. Библиотека Seaborn/[SW.BAND] 1 Библиотека Seaborn. Введение.mp4
19.3 MB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 3 Числовые типы данных.mp4
16.7 MB
Раздел 13 Machine Learning. Линейная регрессия/[SW.BAND] 4 Задание по линейной регрессиии.mp4
16.7 MB
Раздел 16 Метод k-ближайших соседей/[SW.BAND] 3 Задание.mp4
13.1 MB
Раздел 8 Визуализация данных. Библиотека Matplotlib/[SW.BAND] 5 Задание по разделу Matplotlib.mp4
9.0 MB
Раздел 11 Data Science Final Project/[SW.BAND] 1 Задание US Shootings.mp4
8.5 MB
Раздел 16 Метод k-ближайших соседей/[SW.BAND] 2.1 K-Nearest+Neighbors.zip
8.5 MB
Раздел 16 Метод k-ближайших соседей/[SW.BAND] 3.1 K-Nearest+Neighbors.zip
8.5 MB
Раздел 16 Метод k-ближайших соседей/[SW.BAND] 4.1 K-Nearest+Neighbors.zip
8.5 MB
Раздел 2 Установка инструментов/[SW.BAND] 4.1 Задание к лекции Установка IntelliJ IDEA для Mac OS X.docx
3.0 MB
Раздел 7 Анализ данных. Библиотека Pandas/11.1 материалы/[SW.BAND] vgsales.csv
1.4 MB
Раздел 13 Machine Learning. Линейная регрессия/[SW.BAND] 5.1 Linear+Regression+Task+Solution.ipynb
1.1 MB
Раздел 13 Machine Learning. Линейная регрессия/[SW.BAND] 2.2Linear+Regression+.ipynb
765.5 kB
Раздел 13 Machine Learning. Линейная регрессия/[SW.BAND] 3.1 Linear+Regression+.ipynb
765.5 kB
Раздел 17 Decision Trees и Random Forests/[SW.BAND] 3.1 loan_data.csv
751.3 kB
Раздел 13 Machine Learning. Линейная регрессия/[SW.BAND] 2.1 USA_Housing.csv
726.2 kB
Раздел 15 Machine Learning. Логистическая регрессия/[SW.BAND] 6.1 Logistic+Regression+Task+Solution.ipynb
617.5 kB
Раздел 15 Machine Learning. Логистическая регрессия/[SW.BAND] 5.2 Logistic+Regression+Task.ipynb
606.6 kB
Раздел 13 Machine Learning. Линейная регрессия/[SW.BAND] 4.2 Linear+Regression+Task.ipynb
536.6 kB
Раздел 1 Введение/[SW.BAND] 3 Заметка к заданиям.docx
420.4 kB
Раздел 9 Визуализация данных. Библиотека Seaborn/[SW.BAND] 5.1 Grids.ipynb.zip
306.8 kB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 2.1 PythonDataTypes.png
303.7 kB
Раздел 10 Визуализация данных. Встроенная визуализация библиотеки Pandas/[SW.BAND] 1.2 PandasDataVisualization.ipynb.zip
276.5 kB
Раздел 2 Установка инструментов/[SW.BAND] 1.1 Задание к лекции Установка IntelliJ IDEA для Windows.docx
192.1 kB
Раздел 10 Визуализация данных. Встроенная визуализация библиотеки Pandas/[SW.BAND] 3.1 Pandas+Built-in+Visualisation+Task+Solution.ipynb.zip
175.3 kB
Раздел 11 Data Science Final Project/[SW.BAND] 2.1 US+Police+Shootings+Project+Solution.ipynb.zip
171.3 kB
Раздел 1 Введение/[SW.BAND] 1 Введение.docx
169.8 kB
Раздел 9 Визуализация данных. Библиотека Seaborn/[SW.BAND] 9.1 Seaborn+Task+Solution.ipynb.zip
154.1 kB
Раздел 8 Визуализация данных. Библиотека Matplotlib/[SW.BAND] 2.1 Matplotlib.ipynb.zip
141.5 kB
Раздел 8 Визуализация данных. Библиотека Matplotlib/[SW.BAND] 3.1 Matplotlib.ipynb.zip
141.5 kB
Раздел 8 Визуализация данных. Библиотека Matplotlib/[SW.BAND] 4.1 Matplotlib.ipynb.zip
141.5 kB
Раздел 17 Decision Trees и Random Forests/[SW.BAND] 4.1 Decision+Trees+и+Random+Forests+на+Python+3.+Задание+-+Решение.ipynb.zip
128.3 kB
Раздел 17 Decision Trees и Random Forests/[SW.BAND] 3.2 Decision+Trees+и+Random+Forests+на+Python+3.+Задание.ipynb.zip
127.2 kB
Раздел 11 Data Science Final Project/[SW.BAND] 1.1 US+Police+Shootings+Project.ipynb.zip
125.1 kB
Раздел 15 Machine Learning. Логистическая регрессия/[SW.BAND] 2.2 Logistic+Regression.ipynb
125.1 kB
Раздел 15 Machine Learning. Логистическая регрессия/[SW.BAND] 3.1 Logistic+Regression.ipynb
125.1 kB
Раздел 15 Machine Learning. Логистическая регрессия/[SW.BAND] 4.1 Logistic+Regression.ipynb
125.1 kB
Раздел 9 Визуализация данных. Библиотека Seaborn/[SW.BAND] 3.1 Categorical+Data.ipynb.zip
108.1 kB
Раздел 15 Machine Learning. Логистическая регрессия/[SW.BAND] 5.1 advertising.csv
107.4 kB
Раздел 9 Визуализация данных. Библиотека Seaborn/[SW.BAND] 2.1 Dataset+distribution.ipynb.zip
104.6 kB
Раздел 9 Визуализация данных. Библиотека Seaborn/[SW.BAND] 8.2 Seaborn+Task.ipynb.zip
102.0 kB
Раздел 10 Визуализация данных. Встроенная визуализация библиотеки Pandas/[SW.BAND] 2.1 Pandas+Built-in+Visualisation+Task.ipynb.zip
98.1 kB
Раздел 13 Machine Learning. Линейная регрессия/[SW.BAND] 4.1 Ecommerce+Customers.csv
87.4 kB
Раздел 7 Анализ данных. Библиотека Pandas/[SW.BAND] 5.2 Задание MultiIndex.docx
85.0 kB
Раздел 9 Визуализация данных. Библиотека Seaborn/[SW.BAND] 6.1 Regression+Plots.ipynb.zip
73.1 kB
Раздел 8 Визуализация данных. Библиотека Matplotlib/[SW.BAND] 6.1 Matplotlib+Task+Solution.ipynb.zip
71.4 kB
Раздел 7 Анализ данных. Библиотека Pandas/[SW.BAND] 3.2 Задание DataFrame.docx
62.9 kB
Раздел 7 Анализ данных. Библиотека Pandas/[SW.BAND] 10.4 SampleData.xlsx.zip
61.8 kB
Раздел 10 Визуализация данных. Встроенная визуализация библиотеки Pandas/[SW.BAND] 1.1 Archive.zip
60.8 kB
Раздел 10 Визуализация данных. Встроенная визуализация библиотеки Pandas/[SW.BAND] 2.2 Archive.zip
60.8 kB
Раздел 17 Decision Trees и Random Forests/[SW.BAND] 2.2 Decision+Trees+и+Random+Forests+на+Python+3.ipynb.zip
52.6 kB
Раздел 8 Визуализация данных. Библиотека Matplotlib/[SW.BAND] 5.1 Matplotlib+Task.ipynb.zip
49.8 kB
Раздел 9 Визуализация данных. Библиотека Seaborn/[SW.BAND] 8.1 german_credit_data.csv
49.7 kB
Раздел 9 Визуализация данных. Библиотека Seaborn/[SW.BAND] 4.1 Matrix+Plots.ipynb.zip
48.6 kB
Раздел 7 Анализ данных. Библиотека Pandas/[SW.BAND] 4.2 Задание Selection _ Indexing.docx
45.7 kB
Раздел 7 Анализ данных. Библиотека Pandas/[SW.BAND] 10.3 us-500.csv.zip
38.5 kB
Раздел 9 Визуализация данных. Библиотека Seaborn/[SW.BAND] 7.1 Plots+styles.ipynb.zip
36.8 kB
Раздел 15 Machine Learning. Логистическая регрессия/[SW.BAND] 2.1 titanic.zip
34.9 kB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 5.2 Задание Строки в Python.docx
23.2 kB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 6.2 Задание Строки. Indexing _ Slicing.docx
21.2 kB
Раздел 4 Функции Python/[SW.BAND] 2.2 Задание Создание функций в Python.docx
21.1 kB
Раздел 6 Анализ данных. Библиотека NumPy/[SW.BAND] 3.2 Задание Indexing _ Slicing.docx
21.0 kB
Раздел 6 Анализ данных. Библиотека NumPy/[SW.BAND] 1.3 Задание NumPy массивы.docx
20.8 kB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 4.1 Задание Переменные в Python.docx
20.4 kB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 7.2 Задание Свойства и методы строк.docx
20.2 kB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 15.2 Задание Условный оператор if elif else.docx
20.2 kB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 19.2 Задание List Comprehension.docx
20.2 kB
Раздел 4 Функции Python/[SW.BAND] 3.2 Задание args _ kwargs..docx
20.1 kB
Раздел 6 Анализ данных. Библиотека NumPy/[SW.BAND] 4.2 Задание Операции с массивами.docx
20.0 kB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 13.2 Задание Booleans. Операторы сравнения.docx
19.6 kB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 10.2 Задание Dictionaries в Python.docx
19.5 kB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 16.2 Задание Цикл for.docx
19.5 kB
Раздел 7 Анализ данных. Библиотека Pandas/[SW.BAND] 2.2 Задание Series.docx
19.5 kB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 8.2 Задание Форматирование строк в Python.docx
19.2 kB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 11.2 Задание Tuples в Python.docx
19.2 kB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 17.2 Задание Цикл while.docx
19.1 kB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 9.2 Задание Lists в Python.docx
19.1 kB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 12.2 Задание Sets в Python.docx
19.1 kB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 3.1 Задание Вычисление выражений.docx
18.3 kB
Раздел 1 Введение/[SW.BAND] 2 ВАЖНО! ЧАВО - ЧАсто задаваемые ВОпросы.docx
16.6 kB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 1.1 Задание Вывод текста.docx
14.3 kB
Раздел 7 Анализ данных. Библиотека Pandas/[SW.BAND] 10.2 Input+_+Output.ipynb.zip
8.2 kB
Раздел 4 Функции Python/[SW.BAND] 4.1 MapFilterLambdaExpressions.zip
7.5 kB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 5.1 IntroductionToStrings.zip
7.4 kB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 13.1 BooleansAndComarisonOperators.zip
7.4 kB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 8.1 StringFormatting.zip
7.4 kB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 7.1 StringPropertiesAndMethods.zip
7.3 kB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 20.1 ListComprehension+2.zip
7.3 kB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 6.1 IndexingAndSlicingInStrings.zip
7.3 kB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 15.1 ConditionalOperators.zip
7.3 kB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 19.1 ListComprehension.zip
7.3 kB
Раздел 4 Функции Python/[SW.BAND] 2.1 Functions.zip
7.2 kB
Раздел 4 Функции Python/[SW.BAND] 3.1 ArgsAndKwargs.zip
7.1 kB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 18.1 UsefulOperators.zip
7.1 kB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 14.1 LogicalOperators.zip
7.1 kB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 10.1 Dictionaries.zip
7.0 kB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 16.1 ForLoop.zip
6.9 kB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 17.1 WhileLoop.zip
6.8 kB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 9.1 Lists.zip
6.7 kB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 11.1 Tuples.zip
6.7 kB
Раздел 4 Функции Python/[SW.BAND] 5.1 Scope.zip
6.6 kB
Раздел 3 Основы Python/[SW.BAND] 12.1 Sets.zip
6.6 kB
Раздел 7 Анализ данных. Библиотека Pandas/[SW.BAND] 8.1 concat(),+merge(),+join().ipynb.zip
4.3 kB
Раздел 7 Анализ данных. Библиотека Pandas/[SW.BAND] 12.1 Video+Game+Sales+Solution.ipynb.zip
4.2 kB
Раздел 7 Анализ данных. Библиотека Pandas/11.1 материалы/[SW.BAND] Video+Game+Sales+Task.ipynb.zip
3.2 kB
Раздел 7 Анализ данных. Библиотека Pandas/[SW.BAND] 7.1 groupby()+.ipynb.zip
2.4 kB
Раздел 17 Decision Trees и Random Forests/[SW.BAND] 2.3 Заметка к лекции Задание.txt
2.4 kB
Раздел 7 Анализ данных. Библиотека Pandas/[SW.BAND] 4.1 DataFrames+Selection+_+Indexing.ipynb.zip
2.3 kB
Раздел 7 Анализ данных. Библиотека Pandas/[SW.BAND] 3.1 DataFrames.ipynb.zip
2.1 kB
Раздел 7 Анализ данных. Библиотека Pandas/[SW.BAND] 9.1 Other+Operations.ipynb.zip
2.1 kB
Раздел 6 Анализ данных. Библиотека NumPy/[SW.BAND] 1.1 NumPyArrays.ipynb.zip
2.0 kB
Раздел 7 Анализ данных. Библиотека Pandas/[SW.BAND] 5.1 DataFrames+MultiIndex+_+Index+Hierarchy.ipynb.zip
2.0 kB
Раздел 6 Анализ данных. Библиотека NumPy/1.2 Заметка к лекции NumPy массивы/[SW.BAND] numpy.random.randint.txt
1.9 kB
Раздел 6 Анализ данных. Библиотека NumPy/[SW.BAND] 4.1 ArrayOperations.ipynb.zip
1.7 kB
Раздел 6 Анализ данных. Библиотека NumPy/1.2 Заметка к лекции NumPy массивы/[SW.BAND] numpy.random.randn.txt
1.5 kB
Раздел 17 Decision Trees и Random Forests/[SW.BAND] 2.1 kyphosis.csv
1.4 kB
Раздел 7 Анализ данных. Библиотека Pandas/[SW.BAND] 6.1 Missing+Data.ipynb.zip
1.3 kB
Раздел 18 Что дальше/[SW.BAND] Бонусная лекция.txt
1.3 kB
Раздел 6 Анализ данных. Библиотека NumPy/1.2 Заметка к лекции NumPy массивы/[SW.BAND] NumPy v1.15 Manual.txt
1.2 kB
Раздел 6 Анализ данных. Библиотека NumPy/[SW.BAND] 2.1 ArrayIndexingAndSlicing.ipynb.zip
1.2 kB
Раздел 7 Анализ данных. Библиотека Pandas/[SW.BAND] 2.1 Series.ipynb.zip
1.1 kB
Раздел 6 Анализ данных. Библиотека NumPy/1.2 Заметка к лекции NumPy массивы/[SW.BAND] ОБЩЕЕ.txt
918 Bytes
Раздел 6 Анализ данных. Библиотека NumPy/[SW.BAND] 3.1 TwoDimArrayIndexingAndSlicing.ipynb.zip
852 Bytes
Раздел 6 Анализ данных. Библиотека NumPy/1.2 Заметка к лекции NumPy массивы/[SW.BAND] numpy.random.rand.txt
784 Bytes
Раздел 13 Machine Learning. Линейная регрессия/[SW.BAND] 1.1 Дополнительные ресурсы.txt
620 Bytes
Раздел 12 Знакомство с Machine Learning/[SW.BAND] 5 Заключение.txt
516 Bytes
Раздел 7 Анализ данных. Библиотека Pandas/[SW.BAND] 10.1 httpsen.wikipedia.orgwikiList_of_largest_cities_on_the_United_States_West_Coast.txt
79 Bytes
Раздел 13 Machine Learning. Линейная регрессия/[SW.BAND] 4.3 httpswww.kaggle.comsrolkaecommerce-customers.txt
44 Bytes
Раздел 13 Machine Learning. Линейная регрессия/[SW.BAND] 2.3 httpswww.kaggle.comvedavyasvusa-housing.txt
39 Bytes
Раздел 9 Визуализация данных. Библиотека Seaborn/[SW.BAND] 8.3 httpswww.kaggle.comucimlgerman-credit.txt
37 Bytes
Раздел 15 Machine Learning. Логистическая регрессия/[SW.BAND] 5.3 httpswww.kaggle.comfayomiadvertising.txt
36 Bytes
Раздел 12 Знакомство с Machine Learning/[SW.BAND] 1.1 httpsvas3k.rublogmachine_learning.txt
33 Bytes
Раздел 15 Machine Learning. Логистическая регрессия/[SW.BAND] 2.3 httpswww.kaggle.comctitanic.txt
27 Bytes
Раздел 7 Анализ данных. Библиотека Pandas/[SW.BAND] 1.1 httpspandas.pydata.org.txt
20 Bytes
随机展示
相关说明
本站不存储任何资源内容,只收集BT种子元数据(例如文件名和文件大小)和磁力链接(BT种子标识符),并提供查询服务,是一个完全合法的搜索引擎系统。 网站不提供种子下载服务,用户可以通过第三方链接或磁力链接获取到相关的种子资源。本站也不对BT种子真实性及合法性负责,请用户注意甄别!
>