[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.comyhgbt.icuyhgbt.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

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！
>