Python3数据分析与挖掘建模实战

　　—第6章挖掘建模

　　」—6-02 训练集、验证集、测试集_1.mp4

　　」—6-21半监督-标签传播算法_1.mp4

　　|—6-22本章小结_1.mp4

　　|—6-10回归-分类-逻辑回归_1.mp4

　　|—6-09 回归-线性回归_1.mp4

　　|—6-03 分类-KNN_1.mp4

　　」—6-07分类-集成-随机森林_1.mp4

　　|—6-08 分类-集成-Adaboost_1.mp4

　　|——6-16 聚类-DBSCAN_1.mp4

　　— 6-14 聚类-Kmeans-1_1.mp4

　　」—6-01机器学习与数据建模_1.mp4

　　|— 6-11 回归-分类-人工神经网络-1_1.mp4

　　—6-20关联-关联规则-2_1.mp4

　　」—6-06分类-支持向量机_1.mp4

　　|—6-13回归-回归树与提升树_1.mp4

　　|—6-05分类-决策树_1.mp4

　　|—6-17聚类-层次聚类_1.mp4

　　」—6-18 聚类-图分裂_1.mp4

　　」—6-04分类-朴素贝叶斯_1.mp4

　　」—6-19 关联-关联规则-1_1.mp4

　　|—6-12回归-分类-人工神经网络-2_1.mp4

　　|—6-15 聚类-Kmeans-2_1.mp4

　　—第4章多因子探索分析

　　|— 4-01假设检验_1.mp4

　　|— 4-05 线性回归_1.mp4

　　」—4-12 本章小结_1.mp4

　　|—4-10 相关分析与实现_1.mp4

　　|—4-11因子分析与实现_1.mp4

　　|—4-04相关系数_1.mp4

　　」—4-08交叉分析方法与实现_1.mp4

　　|—4-07 编码实现_1.mp4

　　|—4-09分组分析方法与实现_1.mp4

　　」—4-06主成分分析_1.mp4

　　|—4-02卡方检验_1.mp4

　　|—4-03方差检验_1.mp4

　　—第8章总结与展望

　　」—8-1课程回顾与多角度看数据分析_1.mp4

　　」—8-2大数据与学习这门课后还能干什么_音频.mp4

　　- ass_main.py

　　-etl2.py

　　—说明.txt

　　- clst _main.py

　　semi_main.py

　　— main.py

　　— eda_3.py

　　||——eda_5.py

　　」—利用Python进行数据分析.pdf

　　—半监督学习.pdf

　　」—数据挖掘导论.pdf

　　—第7章模型评估

　　||—7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图_1.mp

　　4

　　|—7-4非监督评估_1.mp4

　　|—7-1分类评估-混淆矩阵_1.mp4

　　|—7-3回归评估_1.mp4

　　—第2章数据获取

　　」—2-3 填写、埋点、日志、计算_1.mp4

　　|——2-2监测与抓取_1.mp4

　　|——2-1数据仓库_1.mp4

　　|—2-4数据学习网站_1.mp4

　　—第5章预处理理论

　　—5-09 特征变换-数值化_1.mp4

　　|—5-15 本章小结_1.mp4

　　—5-07特征变换-离散化_1.mp4

　　—5-03异常值处理_1.mp4

　　—5-02 数据样本采集_1.mp4

　　—5-08 特征变换-归一化与标准化_1.mp4

　　—5-12特征衍生_1.mp4

　　—5-14HR表的特征预处理-2_1.mp4

　　—5-10 特征变换-正规化_1.mp4

　　—5-06 特征变换-对指化_1.mp4

　　—5-04 标注_1.mp4

　　」—5-13HR表的特征预处理-1_1.mp4

　　—5-05 特征选择_1.mp4

　　—5-01特征工程概述_1.mp4

　　|—5-11 特征降维-LDA_1.mp4

　　—第1章课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】

　　|—1-1课程导学_1.mp4

　　|——1-2数据分析概述_1.mp4

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