完结python数据科学技术详解与商业实践八大案例配套书籍视频110python数据科学技术详解与商业实践（八大案例，配套书籍）
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目录：【【完结】python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例.配套书籍）】目录：【【完结】python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例.配套书籍）】python数据科学-配套课件及作业链接.docx [12.66kb]目录：【【完结】python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例.配套书籍）/章节10：第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐】132.答疑.mp4 [53.45mb]131.相关性在推荐中的运用.mp4 [27.18mb]130.序贯模型.mp4 [19.99mb]129.关联规则（下）.mp4 [14.99mb]128.关联规则（中）.mp4 [48.46mb]127.关联规则（上）.mp4 [31.76mb]126.购物篮分析与运用_.mp4 [19.52mb]125.智能推荐（下）.mp4 [82.30mb]124.智能推荐（上）.mp4 [39.67mb]目录：【【完结】python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例.配套书籍）/章节09：第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察】123.课后答疑.mp4 [17.81mb]122.使用决策树做聚类后客户分析.mp4 [24.24mb]121.k-means聚类.mp4 [51.01mb]120.系统聚类(下).mp4 [38.44mb]119.系统聚类(上).mp4 [51.52mb]118.聚类的基本逻辑.mp4 [9.98mb]117.客户细分_.mp4 [27.96mb]116.客户画像与标签体系.mp4 [25.49mb]115.gbdt和分类模型评估(算法角度).mp4 [33.01mb]114.gbdt和分类模型评估(算法角度).mp4 [36.36mb]113.gbdt和分类模型评估(算法角度).mp4 [32.78mb]112.gbdt和分类模型评估(算法角度).mp4 [35.57mb]111.支持向量机使用案例.mp4 [14.59mb]110.线性不可分的支持向量机.mp4 [15.58mb]109.线性可分的支持向量机.mp4 [43.50mb]108.支持向量机引论_.mp4 [15.63mb]107.朴素贝叶斯分类器_.mp4 [33.94mb]106.有约束凸优化计算.mp4 [44.07mb]105.无约束凸优化计算_.mp4 [18.76mb]104.凸函数.mp4 [13.96mb]103.凸集的概念.mp4 [7.79mb]102.凸优化基本概念.mp4 [28.57mb]目录：【【完结】python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例.配套书籍）/章节08：第八讲：慈善机构精准营销案例】101.答疑2.mp4 [10.12mb]100.案例2：精准营销的两阶段预测模型4.mp4 [58.77mb]099.案例2：精准营销的两阶段预测模型3.mp4 [43.09mb]098.案例2：精准营销的两阶段预测模型2.mp4 [50.65mb]097.案例2：精准营销的两阶段预测模型1_.mp4 [50.57mb]096.答疑1.mp4 [16.58mb]095.变量聚类操作.mp4 [23.58mb]094.变量聚类原理_.mp4 [15.07mb]093.稀疏主成分分析.mp4 [14.37mb]092.因子分析2.mp4 [9.58mb]091.因子分析1.mp4 [46.65mb]090.主成分分析案例2.mp4 [21.58mb]089.主成分分析案例1_.mp4 [42.30mb]088.主成分分析理论基础3.mp4 [21.18mb]087.主成分分析理论基础2.mp4 [39.55mb]086.主成分分析理论基础1.mp4 [21.01mb]085.多元统计基础与变量约减的思路.mp4 [21.73mb]目录：【【完结】python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例.配套书籍）/章节07：第七讲：个人银行反欺诈模型】84.提升树、gbdt和xgboost.mp4 [38.44mb]83.adaboost算法.mp4 [30.15mb]82.随机森林_.mp4 [55.39mb]81.集成学习概述.mp4 [66.96mb]80.案例讲解.mp4 [35.91mb]79.综合采样_.mp4 [6.00mb]78.过采样.mp4 [8.05mb]77.欠采样.mp4 [5.90mb]76.不平衡分类概述.mp4 [75.73mb]目录：【【完结】python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例.配套书籍）/章节06：第六讲：电信客户流失预jing】75.课后答疑_.mp4 [20.77mb]74.bp神经网络.mp4 [31.23mb]73.案例讲解2.mp4 [25.30mb]72.感知器_.mp4 [35.27mb]71.人工神经网络结构.mp4 [5.65mb]70.神经网络基本概念.mp4 [9.77mb]69.案例讲解1.mp4 [55.86mb]68.模型修剪-以cart为例_.mp4 [8.92mb]67.cart决策树建模原理.mp4 [4.77mb]66.06quinlan系列决策树建模原理-c4.5.mp4 [12.04mb]65.quinlan系列决策树建模原理-id3.mp4 [45.75mb]64.决策树建模基本原理.mp4 [7.11mb]63.决策树建模思路（下）.mp4 [60.21mb]62.决策树建模思路（上）.mp4 [19.98mb]61.课前答疑.mp4 [4.88mb]目录：【【完结】python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例.配套书籍）/章节05：第五讲：汽车贷款信用评分卡制作】60.作业讲解9最近邻域法的参数调优.mp4 [22.65mb]59.作业讲解8流失预jing模型的调优.mp4 [46.93mb]58.作业讲解7模型调优.mp4 [41.15mb]57.作业讲解6逻辑回归的极大似然估计_.mp4 [15.47mb]56.作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp4 [24.62mb]55.作业讲解4极大似然估计.mp4 [23.62mb]54.作业讲解3矩估计2.mp4 [16.77mb]53.作业讲解2矩估计1.mp4 [24.33mb]52.第五讲作业-电信客户流失预jing作业讲解1总体介绍_.mp4 [6.21mb]51.课程答疑2.mp4 [124.77mb]50.逻辑回归基础（下）_.mp4 [124.77mb]49.逻辑回归基础（上）.mp4 [74.23mb]48.线性回归检验（下）.mp4 [83.14mb]47.线性回归检验（中）.mp4 [98.42mb]46.线性回归检验（上）.mp4 [68.96mb]45.课程答疑1.mp4 [6.09mb]目录：【【完结】python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例.配套书籍）/章节04：第四讲：二手房价格分析报告】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 [21.98mb]43.作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4 [30.15mb]42.作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4 [30.70mb]41.作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4 [21.51mb]40.作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4 [23.36mb]39.作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述_.mp4 [28.43mb]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 [3.84mb]
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