The 4th Lecture of Time Series Analysis
在本系列讲座中，我们将以《Hands-on Time Series Analysis with Python》（B V Vishwas, Ashish Patel）一书为参考展开讲述处理时间序列所需要的技能。在整体6次的直播课上，你将会学到时间序列分析的特点、数据处理和准备、平滑法和回归技术、不同种类的时间序列模型等等。
The 3rd Lecture of Time Series Analysis
在本系列讲座中，我们将以《Hands-on Time Series Analysis with Python》（B V Vishwas, Ashish Patel）一书为参考展开讲述处理时间序列所需要的技能。在整体6次的直播课上，你将会学到时间序列分析的特点、数据处理和准备、平滑法和回归技术、不同种类的时间序列模型等等。
The 2nd Lecture of Time Series Analysis
在本系列讲座中，我们将以《Hands-on Time Series Analysis with Python》（B V Vishwas, Ashish Patel）一书为参考展开讲述处理时间序列所需要的技能。在整体6次的直播课上，你将会学到时间序列分析的特点、数据处理和准备、平滑法和回归技术、不同种类的时间序列模型等等。
The 1st Lecture of Time Series Analysis
在本系列讲座中，我们将以《Hands-on Time Series Analysis with Python》（B V Vishwas, Ashish Patel）一书为参考展开讲述处理时间序列所需要的技能。在整体6次的直播课上，你将会学到时间序列分析的特点、数据处理和准备、平滑法和回归技术、不同种类的时间序列模型等等。
The 7th Lecture of Recommender Systems
在本系列讲座中，我们将以《Recommender Systems: The Textbook》（Charu Aggarwal）一书为参考展开讲述。在整体7次的直播课上，你将会学到推荐系统介绍、基于区域和基于模型的协同过滤、基于内容和基于知识的推荐、以及基于集成/混合的推荐，和推荐评估等等。
The 6th Lecture of Recommender Systems
在本系列讲座中，我们将以《Recommender Systems: The Textbook》（Charu Aggarwal）一书为参考展开讲述。在整体7次的直播课上，你将会学到推荐系统介绍、基于区域和基于模型的协同过滤、基于内容和基于知识的推荐、以及基于集成/混合的推荐，和推荐评估等等。
The 5th Lecture of Recommender Systems
在本系列讲座中，我们将以《Recommender Systems: The Textbook》（Charu Aggarwal）一书为参考展开讲述。在整体7次的直播课上，你将会学到推荐系统介绍、基于区域和基于模型的协同过滤、基于内容和基于知识的推荐、以及基于集成/混合的推荐，和推荐评估等等。
The 4th Lecture of Recommender Systems
在本系列讲座中，我们将以《Recommender Systems: The Textbook》（Charu Aggarwal）一书为参考展开讲述。在整体7次的直播课上，你将会学到推荐系统介绍、基于区域和基于模型的协同过滤、基于内容和基于知识的推荐、以及基于集成/混合的推荐，和推荐评估等等。
