文件清单 111 项

• more.zip
• 1. 数据科学的概念.mp4
• 2. 以示例讲解数据建模和数学建模.mp4
• 3. 数据科学的统计基础.mp4
• 4. 面向应用的数据挖掘算法分类.mp4
• 5. 各类算法的适用场景讲解.mp4
• 6. 面向应用的分类模型评估.mp4
• 7. Python介绍.mp4
• 8. Python基础数据类型和表达式.mp4

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• 9. Python原生态数据结构(上).mp4
• 10. Python原生态数据结构(下).mp4
• 11. Python控制流.mp4
• 12. Python函数.mp4
• 13. Python模块的使用.mp4
• 14. 描述性统计与探索型数据分析(上).mp4
• 15. 描述性统计与探索型数据分析(下).mp4
• 16. 描述性方法大全与Python绘图(上).mp4
• 17. 描述性方法大全与Python绘图(下).mp4
• 18. 统计制图原理.mp4
• 19. 数据库基础.mp4
• 20. 数据整合和数据清洗.mp4
• 21. 数据整理.mp4
• 22. 课后答疑.mp4
• 23. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1.mp4
• 24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mp4
• 25. 两变量关系检验方法综述.mp4
• 26. 参数估计简介及概念介绍(上).mp4
• 27. 参数估计简介及概念介绍(下).mp4
• 28. 假设检验与单样本T检验(上).mp4
• 29. 假设检验与单样本T检验(下).mp4
• 30. 两样本T检验.mp4
• 31. 方差分析.mp4
• 32. 相关分析.mp4
• 33. 相关知识点答疑.mp4
• 34. 简单线性回归(上).mp4
• 35. 简单线性回归(下).mp4
• 36. 多元线性回归.mp4
• 37. 课后作业与课程答疑.mp4
• 38. 第四讲作业-二手房房价影响因素分析 讲解1背景介绍.mp4
• 39. 作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4
• 40. 作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4
• 41. 作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4
• 42. 作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4
• 43. 作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4
• 44. 作业讲解7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测.mp4
• 45. 课程答疑1.mp4
• 46. 线性回归检验(上).mp4
• 47. 线性回归检验(中).mp4
• 48. 线性回归检验(下).mp4
• 49. 逻辑回归基础(上).mp4
• 50. 逻辑回归基础(下).mp4
• 51. 课程答疑2.mp4
• 52. 第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍.mp4
• 53. 作业讲解2矩估计1.mp4
• 54. 作业讲解3矩估计2.mp4
• 55. 作业讲解4极大似然估计.mp4
• 56. 作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp4
• 57. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp4
• 58. 作业讲解7模型调优.mp4
• 59. 作业讲解8流失预警模型的调优.mp4
• 60. 作业讲解9最近邻域法的参数调优.mp4
• 61. 课前答疑.mp4
• 62. 决策树建模思路(上).mp4
• 63. 决策树建模思路(下).mp4
• 64. 决策树建模基本原理.mp4
• 65. Quinlan系列决策树建模原理-ID3.mp4
• 66. 06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5.mp4
• 67. CART决策树建模原理.mp4
• 68. 模型修剪-以CART为例.mp4
• 69. 案例讲解1.mp4
• 70. 神经网络基本概念.mp4
• 71. 人工神经网络结构.mp4
• 72. 感知器.mp4
• 73. 案例讲解2.mp4
• 74. BP神经网络.mp4
• 75. 课后答疑.mp4
• 76. 不平衡分类概述.mp4
• 77. 欠采样.mp4
• 78. 过采样.mp4
• 79. 综合采样.mp4
• 80. 案例讲解.mp4
• 81. 集成学习概述.mp4
• 82. 随机森林.mp4
• 83. Adaboost算法.mp4
• 84. 提升树,GBDT和XGBoost.mp4
• 085. 多元统计基础与变量约减的思路.mp4
• 086. 主成分分析理论基础1.mp4
• 087. 主成分分析理论基础2.mp4
• 088. 主成分分析理论基础3.mp4
• 089. 主成分分析案例1.mp4
• 090. 主成分分析案例2.mp4
• 091. 因子分析1.mp4
• 092. 因子分析2.mp4
• 093. 稀疏主成分分析.mp4
• 094. 变量聚类原理.mp4
• 095. 变量聚类操作.mp4
• 096. 答疑1.mp4
• 097. 案例2:精准营销的两阶段预测模型1.mp4
• 098. 案例2:精准营销的两阶段预测模型2.mp4
• 099. 案例2:精准营销的两阶段预测模型3.mp4
• [天善智能]Python数据科学-技术详解与商业实践(八大案例,配套书籍) - 带源码课件(1)/
• 章节01: 第一讲: 数据科学家的武器库/
• 章节02: 第二讲:Python基础/
• 章节03: 第三讲:信用卡客户特征分析-产品客户画像初步/
• 章节04: 第四讲:二手房价格分析报告/
• 章节05: 第五讲:汽车贷款信用评分卡制作/
• 章节06: 第六讲:电信客户流失预警/
• 章节07: 第七讲:个人银行反欺诈模型/
• 章节08: 第八讲:慈善机构精准营销案例/
• 章节09: 第九讲:银行客户渠道使用偏好的客户洞察/
• 章节10: 第十讲:推荐系统设计与银行产品推荐/