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[python经典教程] Python数据科学-技术详解与商业实践八大案例视频教程 百度云

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Python数据科学-技术详解与商业实践八大案例视频教程 百度云
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视频教程详情描述:
A0299《Python数据科学-技术详解与商业实践八大案例视频教程python商业实战视频教程配套数据 2018年最新视频教程
视频教程目录:
├─章节01: 第一讲: 数据科学家的武器库
│      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
│      
├─章节02: 第二讲:Python基础
│      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
│      7. Python介绍.mp4
│      8. Python基础数据类型和表达式.mp4
│      9. Python原生态数据结构(上).mp4
│   
├─章节03: 第三讲:信用卡客户特征分析-产品客户画像初步
│      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
│      
├─章节04: 第四讲:二手房价格分析报告
│      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
│   
├─章节05: 第五讲:汽车贷款信用评分卡制作
│      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
│   
├─章节06: 第六讲:电信客户流失预警
│      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
│      
├─章节07: 第七讲:个人银行反欺诈模型
│      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
│   
├─章节08: 第八讲:慈善机构精准营销案例
│      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
│      100. 案例2:精准营销的两阶段预测模型4.mp4
│      101. 答疑2.mp4
│  
├─章节09: 第九讲:银行客户渠道使用偏好的客户洞察
│      102. 凸优化基本概念.mp4
│      103. 凸集的概念.mp4
│      104. 凸函数.mp4
│      105. 无约束凸优化计算.mp4
│      106. 有约束凸优化计算.mp4
│      107. 朴素贝叶斯分类器.mp4
│      108. 支持向量机引论.mp4
│      109. 线性可分的支持向量机.mp4
│      110. 线性不可分的支持向量机.mp4
│      111. 支持向量机使用案例.mp4
│      112. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
│      113. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
│      114. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
│      115. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
│      116. 客户画像与标签体系.mp4
│      117. 客户细分.mp4
│      118. 聚类的基本逻辑.mp4
│      119. 系统聚类(上).mp4
│      120. 系统聚类(下).mp4
│      121. K-means聚类.mp4
│      122. 使用决策树做聚类后客户分析.mp4
│      123. 课后答疑.mp4
│     
├─章节10: 第十讲:推荐系统设计与银行产品推荐
│      124. 智能推荐(上).mp4
│      125. 智能推荐(下).mp4
│      126. 购物篮分析与运用.mp4
│      127. 关联规则(上).mp4
│      128. 关联规则(中).mp4
│      129. 关联规则(下).mp4
│      130. 序贯模型.mp4
│      131. 相关性在推荐中的运用.mp4
│      132. 答疑.mp4
│   
└─课程配套资料
    └─280_Ben_八大直播八大案例配套课件

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发表于 2019-8-20 13:08:54 | 显示全部楼层
不错不错,很好哦
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我是来刷分的,嘿嘿
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教程不错的
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发表于 2019-8-20 13:25:22 | 显示全部楼层
支持一下  Python经典教程 lol
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  Python经典教程 lol不错
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