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02_00-赛题介绍、课件领取、更新节奏.mp4
03_01-赛题理解(1)-理解流媒体平台基本业务.mp4
04_02-赛题理解(2)-标签理解:用户留存分.mp4
05_03-赛题理解(3)-解读测试数据集.mp4
06_04-赛题理解(4)-解读登录数据集-(上).mp4
07_04-赛题理解(4)-解读登录数据集-(下).mp4
08_05-赛题理解(5)-解读互动与视频播放信息.mp4
09_06-赛题理解(6)-解读视频与用户画像信息.mp4
10_07-赛题理解(7)-时间窗口与赛题难点.mp4
11_08-理解时序预测-(1)-单变量vs多变量时间序列.mp4
12_09-理解时序预测-(2)-时间序列的训练与预测(上).mp4
13_10-理解时序预测-(3)-时间序列的训练与预测(下).mp4
14_11-理解时序预测(4)-2大关键预测类型与前沿时序领域.mp4
15_12-理解时序预测(5)-统计学与机器学习中的时间序列模型.mp4
16_13-理解时序预测(6)-深度学习领域的时间序列模型.mp4
17_14【加餐】时序模型-(1)-AR自回归模型原理与公式.mp4
18_15【加餐】时序模型-(2)-AR自回归模型的训练与测试流程.mp4
19_16【加餐】时序模型-(3)-MA模型原理与公式讲解.mp4
20_17【加餐】时序模型-(4)-MA模型训练与测试流程.mp4
21_18【加餐】时序模型-(5)-ARIMA模型与差分运算.mp4
22_19【加餐】时序模型-(6)-滞后算子与差分运算.mp4
23_20【加餐】时序模型-(7)-ARIMA模型的平稳性要求.mp4
24_21【加餐】时序模型-(8)-ACF与PACF的定义与图像.mp4
25_22【加餐】时序模型-(9)-ACF和PACF的三种趋势.mp4
26_23【加餐】时序模型-(10)-确定p、d、q的超参数值.mp4
27_24【加餐】时序模型-(11)-时序模型的评估指标.mp4
28_25【加餐】ARIMA模型的实现-(1)-ARIMA经典假设与建模流程.mp4
29_26【加餐】ARIMA模型的实现-(2)-平稳性检验与差分运算.mp4
30_27【加餐】ARIMA模型的实现-(3)-确定d值,进行建模.mp4
31_28【加餐】ARIMA模型的实现-(4)-解读ARIMA的Summary表单.mp4
32_29【加餐】ARIMA模型的实现-(5)-选择最佳参数组合.mp4
33_30-多变量时序模型(1)-多变量模型的基本思想.mp4
34_31-多变量时序模型(2)-VAR与VARMA模型的数学表示.mp4
35_32-多变量时序模型(3)-VARMAX模型的代码实现.mp4
36_33-机器学习中的时间序列(1)-Pmdarima实现SARIMAX.mp4
37_34-机器学习中的时间序列(2)-Pmdarima实现滚动交叉验证.mp4
38_35-机器学习中的时间序列(3)-Pmdarima实现滑窗交叉验证.mp4
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