【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）】
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    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]