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第7章 选修:python数据分析基础
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课时 102 分类模型的评估方法.mp4
课时 103 数据科学的基本概念1.mp4
课时 104 数据科学的基本概念2.mp4
课时 105 数据挖掘的技术与方法1.mp4
课时 106 数据挖掘的技术与方法2.mp4
课时 107 数理统计技术.mp4
课时 108 1Python介绍.mp4
课时 109 2Python基础数据类型与表达式.mp4
课时 110 3Python原生态数据结构.mp4
课时 111 4Python控制流.mp4
课时 112 5Python函数.mp4
课时 113 6Python模块.mp4
课时 114 7使用pandas读写数据.mp4
课时 115 1背景介绍.mp4
课时 116 2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4
课时 117 3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4
课时 118 4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4
课时 119 5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4
课时 120 6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4
课时 121 7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测.mp4
课时 122 4统计推断与假设检验1.mp4
课时 123 4统计推断与假设检验2.mp4
课时 124 模板1预习课程1:线性回归算法概述与变量筛选.mp4
课时 125 模板1预习课程2:线性回归优化与正则化.mp4
课时 126 模板1预习课程3:逻辑回归变量筛选、编码.mp4
课时 127 案例 个人贷款信用风险评级全流程.mp4
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