数据挖掘思维与实战24讲-有文档_约：3.18GB

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文件名称：	数据挖掘思维与实战24讲-有文档葸_共：3.18GB
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文件创建时间：	2022-04-22 07:20:44

目录：【数据挖掘思维与实战24讲】
    [4313]结语培养数据挖掘思维，终身学习_.mp4　[82.90MB]
    [4312]彩蛋数据挖掘工程师如何进阶_.mp4　[93.82MB]
    [4311]24实践5：使用fatText进行新闻文本分类_.mp4　[148.61MB]
    [4310]23word2vec：让文字可以进行逻辑运算，女人+王冠=女王_.mp4　[81.86MB]
    [4309]22TFIDF：一种简单、古老，但有用的关键词提取技术_.mp4　[102.54MB]
    [4308]21实践4：用关联分析找到景点与玩法的关系_.mp4　[147.59MB]
    [4307]20Apriori与FPGrowth：不得不再说一遍啤酒与尿布的故事_.mp4　[117.65MB]
    [4306]19实践3：使用线X回归预测房价_.mp4　[78.19MB]
    [4305]18线X回归与逻辑回归找到一个函数去拟合数据_.mp4　[75.95MB]
    [4304]17实践2：如何使用word2vec和kmean聚类寻找相似的城市_.mp4　[147.62MB]
    [4303]16DBScan聚类：打破形状的限制，使用密度聚类_.mp4　[122.60MB]
    [4302]15kmean聚类：擒贼先擒王，找到中心点，它附近的都是一类_.mp4　[94.41MB]
    [4301]14实践1：使用XGB实现酒店信息消歧_.mp4　[113.91MB]
    [4300]13人工神经网络：当前最火热的深度学习基础_.mp4　[91.54MB]
    [4299]12支持向量机（SVM）：用一条线分开红豆与绿豆_.mp4　[95.62MB]
    [4298]11朴素贝叶斯：算一算你是否要买延误险_.mp4　[102.27MB]
    [4297]10决策树：女神使用的约会决策_.mp4　[109.55MB]
    [4296]09KNN算法：近Zhu者赤，近墨者黑_.mp4　[76.35MB]
    [4295]08模型应用：我们的模型是否可以解决业务需求？_.mp4　[127.15MB]
    [4294]07模型评估：如何确认我们的模型已经达标？_.mp4　[148.50MB]
    [4293]06数据建模：该如何选择一个适合我需求的算法？_.mp4　[172.27MB]
    [4292]05准备数据：如何处理出完整、干净的数据？_.mp4　[151.64MB]
    [4291]04理解业务和数据：我们需要做好什么计划？_.mp4　[142.81MB]
    [4290]03工欲善其事必先利其器，扩展包与Python环境_.mp4　[202.70MB]
    [4289]02Python的数据结构和基本语法_.mp4　[156.33MB]
    [4288]01数据挖掘，到底在解决什么问题？_.mp4　[145.27MB]
    [4287]开篇词掌握数据挖掘，搭上划时代的数字化列车_.mp4　[128.84MB]
目录：【数据挖掘思维与实战24讲/文档】
    [4313]结语培养数据挖掘思维，终身学习_.md　[8.38KB]
    [4312]彩蛋数据挖掘工程师如何进阶_.md　[10.62KB]
    [4311]24实践5：使用fatText进行新闻文本分类_.md　[14.85KB]
    [4310]23word2vec：让文字可以进行逻辑运算，女人+王冠=女王_.md　[17.82KB]
    [4309]22TFIDF：一种简单、古老，但有用的关键词提取技术_.md　[12.02KB]
    [4308]21实践4：用关联分析找到景点与玩法的关系_.md　[14.17KB]
    [4307]20Apriori与FPGrowth：不得不再说一遍啤酒与尿布的故事_.md　[23.23KB]
    [4306]19实践3：使用线X回归预测房价_.md　[27.84KB]
    [4305]18线X回归与逻辑回归找到一个函数去拟合数据_.md　[15.02KB]
    [4304]17实践2：如何使用word2vec和kmean聚类寻找相似的城市_.md　[18.68KB]
    [4303]16DBScan聚类：打破形状的限制，使用密度聚类_.md　[12.04KB]
    [4302]15kmean聚类：擒贼先擒王，找到中心点，它附近的都是一类_.md　[13.58KB]
    [4301]14实践1：使用XGB实现酒店信息消歧_.md　[21.68KB]
    [4300]13人工神经网络：当前最火热的深度学习基础_.md　[16.03KB]
    [4299]12支持向量机（SVM）：用一条线分开红豆与绿豆_.md　[14.24KB]
    [4298]11朴素贝叶斯：算一算你是否要买延误险_.md　[13.78KB]
    [4297]10决策树：女神使用的约会决策_.md　[19.02KB]
    [4296]09KNN算法：近Zhu者赤，近墨者黑_.md　[14.96KB]
    [4295]08模型应用：我们的模型是否可以解决业务需求？_.md　[13.28KB]
    [4294]07模型评估：如何确认我们的模型已经达标？_.md　[16.18KB]
    [4293]06数据建模：该如何选择一个适合我需求的算法？_.md　[17.94KB]
    [4292]05准备数据：如何处理出完整、干净的数据？_.md　[14.78KB]
    [4291]04理解业务和数据：我们需要做好什么计划？_.md　[16.96KB]
    [4290]03工欲善其事必先利其器，扩展包与Python环境_.md　[27.62KB]
    [4289]02Python的数据结构和基本语法_.md　[27.76KB]
    [4288]01数据挖掘，到底在解决什么问题？_.md　[15.35KB]
    [4287]开篇词掌握数据挖掘，搭上划时代的数字化列车_.md　[13.84KB]