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课时01.课程简介.flv
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课时03.使用Anaconda搭建python环境.flv
课时04.Kobe.Bryan生涯数据读取与简介.flv
课时05.特征数据可视化展示.flv
课时06.数据预处理.flv
课时07.使用scikit-learn建立分类模型.flv
课时08.数据简介及面临的挑战.flv
课时09.数据不平衡问题解决方案.flv
课时10.逻辑回归进行分类预测.flv
课时11.使用阈值来衡量预测标准.flv
课时12.使用数据生成策略.flv
课时13.数据简介与特征课时化展示.flv
课时14.不同特征的分布规则.flv
课时15.决策树模型参数详解.flv
课时16.决策树中参数的选择.flv
课时17.将建立好决策树可视化展示出来.flv
课时18.船员数据分析.flv
课时19.数据预处理.flv
课时20.使用回归算法进行预测.flv
课时21.使用随机森林改进模型.flv
课时22.随机森林特征重要性分析.flv
课时23.级联模型原理.flv
课时24.数据预处理与热度图.flv
课时25.二阶段输入特征制作.flv
课时26.使用级联模型进行预测.flv
课时27.数据简介与特征预处理.flv
课时28.员工不同属性指标对结果的影响.flv
课时29.数据预处理.flv
课时30.构建预测模型.flv
课时31.基于聚类模型的分析.flv
课时32.tensorflow框架的安装.flv
课时33.神经网络模型概述.flv
课时34.使用tensorflow设定基本参数.flv
课时35.卷积神经网络模型.flv
课时36.构建完整的神经网络模型.flv
课时37.训练神经网络模型.flv
课时38.PCA原理简介.flv
课时39.数据预处理.flv
课时40.协方差分析.flv
课时41.使用PCA进行降维.flv
课时42.数据简介与故事背景.flv
课时43.基于词频的特征提取.flv
课时44.改进特征选择方法.flv
课时45.数据清洗.flv
课时46.数据预处理.flv
课时47.盈利方法和模型评估.flv
课时48.预测结果.flv
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