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• file:07｜工具：Matplotlib和Seaborn.mp4
• file:11｜分类算法：非常广泛的AI应用场景.mp4
• file:20｜实战：用RNN做时序预测.mp4
• file:14｜实战：通过RFM值给用户画像.mp4
• file:12｜实战：通过分类算法辅助疾病诊断.mp4
• file:03｜工具：机器学习框架scikit-learn.mp4
• file:02｜实战：如何使用JupyterNotebook？.mp4
• file:05｜实战：预测直播带货销售额.mp4
• file:01｜理论：监督学习、无监督学习、强化学习.mp4
• file:04｜理论：AI项目实战5大环节.mp4
• file:18｜工具：Pytorch深度学习框架.mp4
• file:17｜大数据和GPU时代的深度学习.mp4
• file:06｜探索数据中蕴含的故事和商机.mp4
• file:10｜实战：通过回归模型预测电商用户的生命周期价值（LTV）.mp4
• file:15｜降维算法能用来做什么？.mp4
• file:21｜横空出世的大语言模型.mp4
• file:23｜实战：构建基于垂直行业内部文档的问答系统.mp4
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• file:08｜实战：医疗数据集大揭秘.mp4
• file:13｜理论：聚类算法的核心原理.mp4
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