响木课堂-响木SVIP目录-我的资源/01 响木最新众筹课/001-999/300-399/318.机器学习入门到进阶及在金融领域的应用/第三章基础机器学习模型

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1.3.1.1.一元线性回归的数学原理(了解).mp4
10.3.2.5.ROC曲线的含义.mp4
11.3.2.6.混淆矩阵的Python实现_final.mp4
12.3.2.7.案例实战-评估流失预警模型的ROC曲线与AUC值.mp4
13.3.2.8.KS曲线与KS值.mp4
14.3.3.1.决策树模型简介.mp4
15.3.3.2.决策树的数学原理1 - 基尼系数.mp4
16.3.3.3.决策树的数学原理2 - 熵（了解即可）.mp4
17.3.3.4.分类决策树模型的简单代码实现.mp4
18.3.3.5.回归决策树数学原理和简单代码实现.mp4
19.3.3.6.案例实战：员工离职预测模型搭建与评估.mp4
2.3.1.2.一元线性回归模型的代码实现（重要）.mp4
20.3.3.7.特征重要性评价方法.mp4
21.3.3.8.决策树模型可视化（了解）.mp4
22.3.3.9.决策树模型深入理解.mp4
23.3.3.10.参数调优基础 - K折交叉验证.mp4
24.3.3.11.参数调优实战 - GridSearch单参数调优.mp4
25.3.3.12.参数调优实战-GridSearch多参数调优.mp4
26.3.3.13.案例实战：银行客户违约预测模型搭建.mp4
27.3.4.1.朴素贝叶斯模型的基本原理（了解）.mp4
28.3.4.2.朴素贝叶斯模型的进阶原理与简单代码演示（了解）.mp4
29.3.4.3.案例实战-肿瘤预测模型.mp4
3.3.1.3.案例实战：收入增长模型.mp4
30.3.4.4.基于朴素贝叶斯算法的信贷违约预测模型.mp4
31.3.5.1.K近邻算法基本原理与简单代码实现（了解）.mp4
32.3.5.2.数据预处理之数据归一化.mp4
33.3.5.3.案例实战：手写数字识别模型原理.mp4
34.3.5..4.案例实战：手写数字识别模型搭建.mp4
35.3.5.5.补充知识点：图像识别原理详解.mp4
36.3.5.6基于K近邻算法的信贷违约预测模型.mp4
4.3.1.4 线性回归模型的模型评估.mp4
5.3.1.5.客户价值预测多元线性回归及特征重要性描述.mp4
6.3.2.1.逻辑回归的数学原理（了解）.mp4
7.3.2.2.逻辑回归的代码实现.mp4
8.3.2.3.逻辑回归模型的深入理解mp4.mp4
9.3.2.4.案例实战-股票客户流失预警模型.mp4

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