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【完结】Python数据科学-技术详解与商业实践(八大案例,配套书籍)视频资料槐_共:5.08GB
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文件名称:
【完结】Python数据科学-技术详解与商业实践(八大案例,配套书籍)视频资料槐_共:5.08GB
文件总数量:
178条
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文件创建时间:
2021-1-6 22:04:28
目录:【【完结】Python数据科学-技术详解与商业实践(八大案例,配套书籍)】
目录:【【完结】Python数据科学-技术详解与商业实践(八大案例,配套书籍)】
Python数据科学-配套课件及作业链接.docx[12.66KB]
目录:【【完结】Python数据科学-技术详解与商业实践(八大案例,配套书籍)/章节10:第十讲:推荐系统设计与银行产品推荐】
132.答疑.mp4[53.45MB]
131.相关性在推荐中的运用.mp4[27.18MB]
130.序贯模型_.mp4[19.99MB]
129.关联规则(下).mp4[14.99MB]
128.关联规则(中).mp4[48.46MB]
127.关联规则(上).mp4[31.76MB]
126.购物篮分析与运用.mp4[19.52MB]
125.智能推荐(下).mp4[82.30MB]
124.智能推荐(上).mp4[39.67MB]
目录:【【完结】Python数据科学-技术详解与商业实践(八大案例,配套书籍)/章节09:第九讲:银行客户渠道使用偏好的客户洞察】
123.课后答疑.mp4[17.81MB]
122.使用决策树做聚类后客户分析_.mp4[24.24MB]
121.K-means聚类_.mp4[51.01MB]
120.系统聚类(下).mp4[38.44MB]
119.系统聚类(上).mp4[51.52MB]
118.聚类的基本逻辑.mp4[9.98MB]
117.客户细分.mp4[27.96MB]
116.客户画像与标签体系.mp4[25.49MB]
115.GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4[33.01MB]
114.GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4[36.36MB]
113.GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4[32.78MB]
112.GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4[35.57MB]
111.支持向量机使用案例.mp4[14.59MB]
110.线性不可分的支持向量机.mp4[15.58MB]
109.线性可分的支持向量机.mp4[43.50MB]
108.支持向量机引论.mp4[15.63MB]
107.朴素贝叶斯分类器_.mp4[33.94MB]
106.有约束凸优化计算.mp4[44.07MB]
105.无约束凸优化计算.mp4[18.76MB]
104.凸函数.mp4[13.96MB]
103.凸集的概念_.mp4[7.79MB]
102.凸优化基本概念_.mp4[28.57MB]
目录:【【完结】Python数据科学-技术详解与商业实践(八大案例,配套书籍)/章节08:第八讲:慈善机构精准营销案例】
101.答疑2.mp4[10.12MB]
100.案例2:精准营销的两阶段预测模型4.mp4[58.77MB]
099.案例2:精准营销的两阶段预测模型3.mp4[43.09MB]
098.案例2:精准营销的两阶段预测模型2.mp4[50.65MB]
097.案例2:精准营销的两阶段预测模型1.mp4[50.57MB]
096.答疑1.mp4[16.58MB]
095.变量聚类操作.mp4[23.58MB]
094.变量聚类原理_.mp4[15.07MB]
093.稀疏主成分分析.mp4[14.37MB]
092.因子分析2_.mp4[9.58MB]
091.因子分析1.mp4[46.65MB]
090.主成分分析案例2.mp4[21.58MB]
089.主成分分析案例1.mp4[42.30MB]
088.主成分分析理论基础3.mp4[21.18MB]
087.主成分分析理论基础2.mp4[39.55MB]
086.主成分分析理论基础1_.mp4[21.01MB]
085.多元统计基础与变量约减的思路.mp4[21.73MB]
目录:【【完结】Python数据科学-技术详解与商业实践(八大案例,配套书籍)/章节07:第七讲:个人银行反欺诈模型】
84.提升树、GBDT和XGBoost.mp4[38.44MB]
83.Adaboost算法.mp4[30.15MB]
82.随机森林_.mp4[55.39MB]
81.集成学习概述.mp4[66.96MB]
80.案例讲解.mp4[35.91MB]
79.综合采样.mp4[6.00MB]
78.过采样.mp4[8.05MB]
77.欠采样_.mp4[5.90MB]
76.不平衡分类概述.mp4[75.73MB]
目录:【【完结】Python数据科学-技术详解与商业实践(八大案例,配套书籍)/章节06:第六讲:电信客户流失预警】
75.课后答疑.mp4[20.77MB]
74.BP神经网络_.mp4[31.23MB]
73.案例讲解2.mp4[25.30MB]
72.感知器.mp4[35.27MB]
71.人工神经网络结构.mp4[5.65MB]
70.神经网络基本概念_.mp4[9.77MB]
69.案例讲解1.mp4[55.86MB]
68.模型修剪-以CART为例_.mp4[8.92MB]
67.CART决策树建模原理.mp4[4.77MB]
66.06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5.mp4[12.04MB]
65.Quinlan系列决策树建模原理-ID3.mp4[45.75MB]
64.决策树建模基本原理.mp4[7.11MB]
63.决策树建模思路(下).mp4[60.21MB]
62.决策树建模思路(上).mp4[19.98MB]
61.课前答疑.mp4[4.88MB]
目录:【【完结】Python数据科学-技术详解与商业实践(八大案例,配套书籍)/章节05:第五讲:汽车贷款信用评分卡制作】
60.作业讲解9最近邻域法的参数调优.mp4[22.65MB]
59.作业讲解8流失预警模型的调优.mp4[46.93MB]
58.作业讲解7模型调优.mp4[41.15MB]
57.作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp4[15.47MB]
56.作业讲解5线性回归的极大似然估计_.mp4[24.62MB]
55.作业讲解4极大似然估计.mp4[23.62MB]
54.作业讲解3矩估计2.mp4[16.77MB]
53.作业讲解2矩估计1_.mp4[24.33MB]
52.第五讲作业-电信客户流失预警作业讲解1总体介绍.mp4[6.21MB]
51.课程答疑2.mp4[124.77MB]
50.逻辑回归基础(下).mp4[124.77MB]
49.逻辑回归基础(上).mp4[74.23MB]
48.线性回归检验(下).mp4[83.14MB]
47.线性回归检验(中).mp4[98.42MB]
46.线性回归检验(上).mp4[68.96MB]
45.课程答疑1_.mp4[6.09MB]
目录:【【完结】Python数据科学-技术详解与商业实践(八大案例,配套书籍)/章节04:第四讲:二手房价格分析报告】
44.作业讲解7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测_.mp4[21.98MB]
43.作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4[30.15MB]
42.作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4[30.70MB]
41.作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4[21.51MB]
40.作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1_.mp4[23.36MB]
39.作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4[28.43MB]
38.第四讲作业-二手房房价影响因素分析讲解1背景介绍.mp4[3.84MB]
完结
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Python
,
数据
,
科学技术
,
详解
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