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[python經典教程] Python數據科學-技術詳解與商業實踐八大案例視頻教程 百度云

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Python數據科學-技術詳解與商業實踐八大案例視頻教程 百度云
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集數合計:132節

視頻教程詳情描述:
A0299《Python數據科學-技術詳解與商業實踐八大案例視頻教程python商業實戰視頻教程配套數據 2018年最新視頻教程
視頻教程目錄:
├─章節01: 第一講: 數據科學家的武器庫
│      2. 以示例講解數據建模和數學建模.mp4
│      3. 數據科學的統計基礎.mp4
│      4. 面向應用的數據挖掘算法分類.mp4
│      5. 各類算法的適用場景講解.mp4
│      6. 面向應用的分類模型評估.mp4
│      
├─章節02: 第二講:Python基礎
│      10. Python原生態數據結構(下).mp4
│      11. Python控制流.mp4
│      12. Python函數.mp4
│      13. Python模塊的使用.mp4
│      7. Python介紹.mp4
│      8. Python基礎數據類型和表達式.mp4
│      9. Python原生態數據結構(上).mp4
│   
├─章節03: 第三講:信用卡客戶特征分析-產品客戶畫像初步
│      14. 描述性統計與探索型數據分析(上).mp4
│      15. 描述性統計與探索型數據分析(下).mp4
│      16. 描述性方法大全與Python繪圖(上).mp4
│      17. 描述性方法大全與Python繪圖(下).mp4
│      18. 統計制圖原理.mp4
│      19. 數據庫基礎.mp4
│      20. 數據整合和數據清洗.mp4
│      21. 數據整理.mp4
│      22. 課后答疑.mp4
│      23. 第三講作業-信用卡客戶畫像 作業講解1.mp4
│      24. 第三講作業-信用卡客戶畫像 作業講解2.mp4
│      
├─章節04: 第四講:二手房價格分析報告
│      25. 兩變量關系檢驗方法綜述.mp4
│      26. 參數估計簡介及概念介紹(上).mp4
│      27. 參數估計簡介及概念介紹(下).mp4
│      28. 假設檢驗與單樣本T檢驗(上).mp4
│      29. 假設檢驗與單樣本T檢驗(下).mp4
│      30. 兩樣本T檢驗.mp4
│      31. 方差分析.mp4
│      32. 相關分析.mp4
│      33. 相關知識點答疑.mp4
│      34. 簡單線性回歸(上).mp4
│      35. 簡單線性回歸(下).mp4
│      36. 多元線性回歸.mp4
│      37. 課后作業與課程答疑.mp4
│      38. 第四講作業-二手房房價影響因素分析 講解1背景介紹.mp4
│      39. 作業講解2描述性分析-1對被解釋變量進行描述.mp4
│      40. 作業講解3描述性分析-2對解釋變量進行描述1.mp4
│      41. 作業講解4描述性分析-3對解釋變量進行描述2.mp4
│      42. 作業講解5建立預測模型-1單變量顯著度檢驗.mp4
│      43. 作業講解6建立預測模型-2無交互項的線性模型.mp4
│      44. 作業講解7建立預測模型-3有交互項的線性模型和預測.mp4
│   
├─章節05: 第五講:汽車貸款信用評分卡制作
│      45. 課程答疑1.mp4
│      46. 線性回歸檢驗(上).mp4
│      47. 線性回歸檢驗(中).mp4
│      48. 線性回歸檢驗(下).mp4
│      49. 邏輯回歸基礎(上).mp4
│      50. 邏輯回歸基礎(下).mp4
│      51. 課程答疑2.mp4
│      52. 第五講作業-電信客戶流失預警 作業講解1總體介紹.mp4
│      53. 作業講解2矩估計1.mp4
│      54. 作業講解3矩估計2.mp4
│      55. 作業講解4極大似然估計.mp4
│      56. 作業講解5線性回歸的極大似然估計.mp4
│      57. 作業講解6邏輯回歸的極大似然估計.mp4
│      58. 作業講解7模型調優.mp4
│      59. 作業講解8流失預警模型的調優.mp4
│      60. 作業講解9最近鄰域法的參數調優.mp4
│   
├─章節06: 第六講:電信客戶流失預警
│      61. 課前答疑.mp4
│      62. 決策樹建模思路(上).mp4
│      63. 決策樹建模思路(下).mp4
│      64. 決策樹建?;驹?mp4
│      65. Quinlan系列決策樹建模原理-ID3.mp4
│      66. 06Quinlan系列決策樹建模原理-C4.5.mp4
│      67. CART決策樹建模原理.mp4
│      68. 模型修剪-以CART為例.mp4
│      69. 案例講解1.mp4
│      70. 神經網絡基本概念.mp4
│      71. 人工神經網絡結構.mp4
│      72. 感知器.mp4
│      73. 案例講解2.mp4
│      74. BP神經網絡.mp4
│      75. 課后答疑.mp4
│      
├─章節07: 第七講:個人銀行反欺詐模型
│      76. 不平衡分類概述.mp4
│      77. 欠采樣.mp4
│      78. 過采樣.mp4
│      79. 綜合采樣.mp4
│      80. 案例講解.mp4
│      81. 集成學習概述.mp4
│      82. 隨機森林.mp4
│      83. Adaboost算法.mp4
│      84. 提升樹、GBDT和XGBoost.mp4
│   
├─章節08: 第八講:慈善機構精準營銷案例
│      085. 多元統計基礎與變量約減的思路.mp4
│      086. 主成分分析理論基礎1.mp4
│      087. 主成分分析理論基礎2.mp4
│      088. 主成分分析理論基礎3.mp4
│      089. 主成分分析案例1.mp4
│      090. 主成分分析案例2.mp4
│      091. 因子分析1.mp4
│      092. 因子分析2.mp4
│      093. 稀疏主成分分析.mp4
│      094. 變量聚類原理.mp4
│      095. 變量聚類操作.mp4
│      096. 答疑1.mp4
│      097. 案例2:精準營銷的兩階段預測模型1.mp4
│      098. 案例2:精準營銷的兩階段預測模型2.mp4
│      099. 案例2:精準營銷的兩階段預測模型3.mp4
│      100. 案例2:精準營銷的兩階段預測模型4.mp4
│      101. 答疑2.mp4
│  
├─章節09: 第九講:銀行客戶渠道使用偏好的客戶洞察
│      102. 凸優化基本概念.mp4
│      103. 凸集的概念.mp4
│      104. 凸函數.mp4
│      105. 無約束凸優化計算.mp4
│      106. 有約束凸優化計算.mp4
│      107. 樸素貝葉斯分類器.mp4
│      108. 支持向量機引論.mp4
│      109. 線性可分的支持向量機.mp4
│      110. 線性不可分的支持向量機.mp4
│      111. 支持向量機使用案例.mp4
│      112. GBDT和分類模型評估(算法角度).mp4
│      113. GBDT和分類模型評估(算法角度).mp4
│      114. GBDT和分類模型評估(算法角度).mp4
│      115. GBDT和分類模型評估(算法角度).mp4
│      116. 客戶畫像與標簽體系.mp4
│      117. 客戶細分.mp4
│      118. 聚類的基本邏輯.mp4
│      119. 系統聚類(上).mp4
│      120. 系統聚類(下).mp4
│      121. K-means聚類.mp4
│      122. 使用決策樹做聚類后客戶分析.mp4
│      123. 課后答疑.mp4
│     
├─章節10: 第十講:推薦系統設計與銀行產品推薦
│      124. 智能推薦(上).mp4
│      125. 智能推薦(下).mp4
│      126. 購物籃分析與運用.mp4
│      127. 關聯規則(上).mp4
│      128. 關聯規則(中).mp4
│      129. 關聯規則(下).mp4
│      130. 序貫模型.mp4
│      131. 相關性在推薦中的運用.mp4
│      132. 答疑.mp4
│   
└─課程配套資料
    └─280_Ben_八大直播八大案例配套課件

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我是來刷分的,嘿嘿
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路過,學習下
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支持一下  Python經典教程 lol
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