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405_数据挖掘思维与实战 24 讲
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[4287] 开篇词 掌握数据挖掘,搭上划时代的数字化列车.mp4
[4288] 01 数据挖掘,到底在解决什么问题?.mp4
[4289] 02 Python 的数据结构和基本语法.mp4
[4290] 03 工欲善其事必先利其器,扩展包与 Python 环境.mp4
[4291] 04 理解业务和数据:我们需要做好什么计划?.mp4
[4292] 05 准备数据:如何处理出完整、干净的数据?.mp4
[4293] 06 数据建模:该如何选择一个适合我需求的算法?.mp4
[4294] 07 模型评估:如何确认我们的模型已经达标?.mp4
[4295] 08 模型应用:我们的模型是否可以解决业务需求?.mp4
[4296] 09 KNN 算法:近朱者赤,近墨者黑.mp4
[4297] 10 决策树:女神使用的约会决策.mp4
[4298] 11 朴素贝叶斯:算一算你是否要买延误险.mp4
[4299] 12 支持向量机(SVM):用一条线分开红豆与绿豆.mp4
[4300] 13 人工神经网络:当前最火热的深度学习基础.mp4
[4301] 14 实践 1:使用 XGB 实现酒店信息消歧.mp4
[4302] 15 k-mean 聚类:擒贼先擒王,找到中心点,它附近的都是一类.mp4
[4303] 16 DBScan 聚类:打破形状的限制,使用密度聚类.mp4
[4304] 17 实践 2:如何使用 word2vec 和 k-mean 聚类寻找相似的城市.mp4
[4305] 18 线性回归与逻辑回归找到一个函数去拟合数据.mp4
[4306] 19 实践 3:使用线性回归预测房价.mp4
[4307] 20 Apriori 与 FP-Growth:不得不再说一遍啤酒与尿布的故事.mp4
[4308] 21 实践 4:用关联分析找到景点与玩法的关系.mp4
[4309] 22 TF-IDF:一种简单、古老,但有用的关键词提取技术.mp4
[4310] 23 word2vec:让文字可以进行逻辑运算,女人+王冠=女王.mp4
[4311] 24 实践 5:使用 fatText 进行新闻文本分类.mp4
[4312] 彩蛋 数据挖掘工程师如何进阶.mp4
[4313] 结语 培养数据挖掘思维,终身学习.mp4
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