【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110_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110_共：5.08GB
文件总数量：	178条
压缩文件数量：	13条
压缩文件比：	7.30%
疑似加密文件：	0条(需要授权播放的文件)
文件创建时间：	2021-4-3 18:00:30

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jing】
    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jing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jing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]