数据分析实战45讲某客时间文档共：355.64MB

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文件名称：	数据分析实战45讲某客时间文档共：355.64MB
文件总数量：	97条
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文件创建时间：	2021-9-29 08:45:12

目录：【19-数据分析实战45讲】
目录：【19-数据分析实战45讲】
目录：【19-数据分析实战45讲/07-结束语(1讲)】
    结束语丨当大家都在讲知识和工具的时候，我更希望你重视思维和实战_.pdf　[1.33MB]
    结束语丨当大家都在讲知识和工具的时候，我更希望你重视思维和实战_.html　[1.24MB]
目录：【19-数据分析实战45讲/06-加餐(1讲)】
    加餐丨在社交网络上刷粉刷量，技术上是如何实现的？_.pdf　[3.34MB]
    加餐丨在社交网络上刷粉刷量，技术上是如何实现的？_.html　[3.53MB]
目录：【19-数据分析实战45讲/05第五模块：数据分析工作篇(2讲)】
    45丨求职简历中没有相关项目经验，怎么办？_.pdf　[2.28MB]
    45丨求职简历中没有相关项目经验，怎么办？_.html　[2.24MB]
    44丨如何培养你的数据分析思维？_.pdf　[2.58MB]
    44丨如何培养你的数据分析思维？_.html　[2.63MB]
目录：【19-数据分析实战45讲/04-第四模块：数据分析实战篇(7讲)】
    43丨深度学习（下）：如何用Keras搭建深度学习网络做手写数字识别？_.pdf　[5.10MB]
    43丨深度学习（下）：如何用Keras搭建深度学习网络做手写数字识别？_.html　[4.59MB]
    42丨当我们谈深度学习的时候，我们都在谈什么？_.pdf　[4.01MB]
    42丨当我们谈深度学习的时候，我们都在谈什么？_.html　[4.13MB]
    41丨数据挖掘实战（3）：如何对比特币走势进行预测？_.pdf　[4.57MB]
    41丨数据挖掘实战（3）：如何对比特币走势进行预测？_.html　[4.97MB]
    40丨数据挖掘实战（2）：信用卡诈马扁分析_.pdf　[3.32MB]
    40丨数据挖掘实战（2）：信用卡诈马扁分析_.html　[3.18MB]
    39丨数据挖掘实战（1）：信用卡违约率分析_.pdf　[3.45MB]
    39丨数据挖掘实战（1）：信用卡违约率分析_.html　[3.09MB]
    38丨数据可视化实战：如何给毛不易的歌曲做词云展示？_.pdf　[12.65MB]
    38丨数据可视化实战：如何给毛不易的歌曲做词云展示？_.html　[10.70MB]
    37丨数据采集实战：如何自动化运营微博？_.pdf　[2.94MB]
    37丨数据采集实战：如何自动化运营微博？_.html　[3.86MB]
目录：【19-数据分析实战45讲/03-第二模块：数据分析算法篇(20讲)】
    36丨数据分析算法篇答疑_.pdf　[2.14MB]
    36丨数据分析算法篇答疑_.html　[2.28MB]
    35丨AdaBoost（下）：如何使用AdaBoost对房价进行预测？_.pdf　[2.99MB]
    35丨AdaBoost（下）：如何使用AdaBoost对房价进行预测？_.html　[2.84MB]
    34丨AdaBoost（上）：如何使用AdaBoost提升分类器性能？_.pdf　[2.44MB]
    34丨AdaBoost（上）：如何使用AdaBoost提升分类器性能？_.html　[2.63MB]
    33丨PageRank（下）：分析希拉里邮件中的人物关系_.pdf　[3.87MB]
    33丨PageRank（下）：分析希拉里邮件中的人物关系_.html　[4.68MB]
    32丨PageRank（上）：搞懂Google的PageRank算法_.pdf　[4.97MB]
    32丨PageRank（上）：搞懂Google的PageRank算法_.html　[4.69MB]
    31丨关联规则挖掘（下）：导演如何选择演员？_.pdf　[3.45MB]
    31丨关联规则挖掘（下）：导演如何选择演员？_.html　[3.09MB]
    30丨关联规则挖掘（上）：如何用Ap日o日发现用户购物规则？_.pdf　[4.77MB]
    30丨关联规则挖掘（上）：如何用Ap日o日发现用户购物规则？_.html　[5.78MB]
    29丨EM聚类（下）：用EM算法对王者荣耀英雄进行划分_.pdf　[4.53MB]
    29丨EM聚类（下）：用EM算法对王者荣耀英雄进行划分_.html　[4.07MB]
    28丨EM聚类（上）：如何将一份菜等分给两个人？_.pdf　[2.90MB]
    28丨EM聚类（上）：如何将一份菜等分给两个人？_.html　[2.73MB]
    27丨K-Means（下）：如何使用K-Means对图像进行分割？_.pdf　[5.23MB]