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[前&后端开发] Python3数据分析与挖掘建模实战

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  • TA的每日心情

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    [LV.10]以坛为家III

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    发表于 2021-1-15 00:29:22 | 显示全部楼层 |阅读模式
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    & J0 M! Z$ @2 a- V# {) g1-1 课程导学.mp4
    8 o& V. n& N7 d/ p1-2 数据分析概述.mp4
    ; ^) X; ^/ b8 r" v: D7 i. H$ q2-1 数据仓库.mp4
    ' z1 S! q* W+ U1 y3 {- C2-2 监测与抓取.mp4
    " W& M5 [5 b* y/ e  _* S% T2-3 填写、埋点、日志、计算.mp45 V" h! Q) F: ?8 z: i7 `0 A5 T
    2-4 数据学习网站.mp4
    / [, b* {# C5 v3-1 数据案例介绍.mp4
    / j+ @; u2 d+ x# M7 s, e3-2 集中趋势,离中趋势.mp4! e/ h7 `  g  `
    3-3 数据分布--偏态与峰度.mp41 H  n6 K4 ]1 Y7 N: r
    3-4 抽样理论.mp44 h# N) w5 Y* e/ b6 m  j9 q& D
    3-5 编码实现(基于python2.7).mp4
    & a9 V# l7 g  u# j) |3-6 数据分类.mp4# D1 ~. J' b9 h; `/ ^* A
    3-7 异常值分析.mp4/ }2 t, f, g0 K3 U. H
    3-8 对比分析.mp4; }6 y' y/ D# a: _( k6 d
    3-9 结构分析.mp4
    : K/ f$ Y# \6 V3-10 分布分析.mp4/ m; L6 R) b! J
    3-11 Satisfaction Level的分析.mp4
    " }. {7 y1 P" i4 I% v* B! X3-12 LastEvaluation的分析.mp43 t2 W$ }7 n# _$ `
    3-13 NumberProject的分析.mp4! l' _$ s6 z: n  o/ e
    3-14 AverageMonthlyHours的分析.mp49 M5 y# {9 r2 J# T+ v
    3-15 TimeSpendCompany的分析.mp4- i1 F% d9 N6 Q4 _
    3-16 WorkAccident的分析.mp4* U, j4 q( o# b! R
    3-17 Left的分析.mp4
    4 \" b8 V5 k) x; l: K3-18 PromotionLast5Years的分析.mp49 Y8 g; l# g% I* J
    3-19 Salary的分析.mp4
    % ^: o! g3 \& n. C3-20 Department的分析.mp4
    % g  P& V9 g0 w( g3-21 简单对比分析操作.mp4+ q0 }2 M: Q4 Q
    3-22 可视化-柱状图.mp4) t2 J# F! N) L) ~
    3-23 可视化-直方图.mp49 \$ p& N9 \' w3 X7 N7 r9 L) [' I! u
    3-24 可视化-箱线图.mp4, f3 q( t7 n- F# l& E3 W' R
    3-25 可视化-折线图.mp4
    + u* r- L3 E( Q) A. h3-26 可视化-饼图.mp4, [# y1 Y, @0 L
    3-27 本章小结.mp46 {; ?: p4 w2 X/ D& W, H/ J
    4-1 假设检验.mp4
    ' P) w- P& S& {( o; i4-2 卡方检验.mp4
    2 L1 h+ y' E5 W8 z  r: ]4 _" X" d4-3 方差检验.mp4
    : Y8 k& ^/ w7 H4-4 相关系数.mp4
    5 i: V& c- O. Y' y, j4-5 线性回归.mp4* {5 U$ H( T4 _: u" l
    4-6 主成分分析.mp4
    ; m' G1 G0 T0 G% U4-7 编码实现.mp4# P3 K0 y# R' D" |6 s( E
    4-8 交叉分析方法与实现.mp43 f7 o* L# `  P2 M! g. B2 @
    4-9 分组分析方法与实现.mp4
      s" A! V/ k3 Z6 I) s8 \4 N4-10 相关分析与实现.mp4) X- J" X$ e7 k
    4-11 因子分析与实现.mp4
    ' P# c# S& O  I$ S/ a4-12 本章小结.mp4
    2 o/ G- D7 |3 J0 A3 z5-1 特征工程概述.mp4
    9 o( k2 \9 a, X8 M7 d; I5-2 数据样本采集.mp44 V3 U9 j% J+ ~# a' i/ c# t3 C
    5-3 异常值处理.mp45 {5 b+ ~0 q: R5 L; N3 R' I
    5-4 标注.mp4
    9 A5 \& n5 e6 S5-5 特征选择.mp4
    - G% i! r: H8 r8 C5 E5-6 特征变换-对指化.mp4. E: ~) @! X: H* b
    5-7 特征变换-离散化.mp4( m( |5 i* y0 Q, c! Q0 ~/ a
    5-8 特征变换-归一化与标准化.mp4& l; C7 p* i( w( k* H
    5-9 特征变换-数值化.mp42 h: y. p7 ~; P0 L
    5-10 特征变换-正规化.mp4
    8 o3 g; Z: Y2 w, A1 @5-11 特征降维-LDA.mp4
    ; d' s- G2 j+ O( R5-12 特征衍生.mp4$ M+ d, c3 T5 v) ]
    5-13 HR表的特征预处理-1.mp4
    " f/ j4 z# u( C5-14 HR表的特征预处理-2.mp4* ~5 w3 Z0 A4 f% i
    5-15 本章小结.mp48 o, h2 ~# t& a- v7 d* ?6 t7 l( y1 }
    6-1 机器学习与数据建模.mp46 _# J  }. T/ y  R
    6-2 训练集、验证集、测试集.mp47 }3 d' `* `5 y5 j: t- p
    6-3 分类-KNN.mp4
    2 I9 u6 v4 }1 Q; i1 L7 }6-4 分类-朴素贝叶斯.mp4
    3 g! }2 F7 {5 P# A9 r4 Y1 E4 E( Y6-5 分类-决策树.mp4
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    6-9 回归-线性回归.mp4
    * O" }; I4 s$ @- E4 d& O2 c6 o6-10 回归-分类-逻辑回归.mp4
    4 ~2 `2 l% s  X+ @6-11 回归-分类-人工神经网络-1.mp4/ \* u: i4 L& _6 l7 ^, X
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    ( H, t; B' z0 V% e9 ^; C  |- R% K6-13 回归-回归树与提升树.mp4" ?3 F3 }( V' q2 k# U
    6-14 聚类-Kmeans-1.mp46 F! S$ `/ Q* K/ @# J5 N
    6-15 聚类-Kmeans-2.mp4
    ; }7 S& J* h" i6-16 聚类-DBSCAN.mp4+ ~% h) S1 o. ~3 M
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    ' H4 Q$ ^3 u% {! ^6-20 关联-关联规则-2.mp45 w& f* a6 V' w% ]
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    % u, N9 O2 z1 P7 X& N2 X# q0 @& h6-22 本章小结.mp4' s/ N/ x" f' M& O' P  r
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    7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图.mp4; _$ c9 r% w; H& b$ m+ V
    7-3 回归评估.mp4: x# {& Z' p' j3 K
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  • TA的每日心情
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    4 p7 d, |4 {: A( D7 k: M* f3 f& i) Q5 @) o) G

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