数据挖掘第二期34章完整版

数据挖掘第二期34章完整版

数据挖掘第二期34章完整版

32第三十二章 上市资讯公司营收预测

; ;02第二章 数据挖掘先导课（一）

; ;26第二十六章 时间序列（二）

; ;10第十章 线性回归算法

; ;30第三十章 智能设备采集的用户行为数据的分析

; ;19第十九章 金融信用评分模型

; ;09第九章 法有定论,兵无常形

; ;14第十四章 数据挖掘项目—用户流失预警系统

; ;29第二十九章 社交平台有效信息侦测

; ;05第五章 数据挖掘先导课（四）

; ;27第二十七章 啤酒销量时序分析

; ;11第十一章 逻辑回归算法

; ;23第二十三章 高潜用户预测平台-下

; ;13第十三章 支持向量机-SVM

; ;16第十六章 建筑能源预测模型（下）

; ;17第十七章 决策树算法

; ;18第十八章 随机森林算法

; ;31第三十一章 个性化新闻推荐

; ;25第二十五章 时间序列（一）

; ;28第二十八章 作业讲解

; ;01第一章 Python基础

; ;06第六章 数据挖掘预科课

; ;33第三十三章 保险公司用户精细分层

; ;08第八章 取之精华,去伪取真

; ;20第二十章 梯度提升算法

; ;12第十二章 银行利润最大化

; ;21第二十一章 XGBoost算法

; ;15第十五章 建筑能源预测模型（上）

; ;34第三十四章 电商平台用户画像

; ;04第四章 数据挖掘先导课（三）

; ;03第三章 数据挖掘先导课（二）

; ;22第二十二章 高潜用户预测平台-上

; ;24第二十四章 聚类算法 k-Means

; ;07第七章 开门见山,入木三分

; ;20200607营收预测-课后资料.exe

; ;20200607营收预测-课后课件.exe

; ;时间序列（二）直播-.mp4

; ;第4节 特殊矩阵-.mp4

; ;第6节 最小二乘法代码-.mp4

; ;第3节 矩阵的运算-.mp4

; ;第2节 向量基础-.mp4

; ;第5节 最小二乘法-.mp4

; ;法有定论,兵无常形-.mp4

; ;20200418用户流失预警系统 — 代码.exe

; ;20200418用户流失预警系统 —课件.pdf

; ;29第二十九章 社交平台有效信息侦测.exe

; ;第6节 手写数字识别-.mp4

; ;第4节 KNN_sklearn-.mp4

; ;第2节 距离的度量-.mp4

; ;2.KNN.exe

; ;第5节 KD树-.mp4

; ;第3节 KNN思想-.mp4

; ;Logistic回归(逻辑斯特)算法.exe

; ;Facebook分类练习（答案）.pdf

; ;20200526啤酒销量时序分析课件 (1).pdf

; ;20200526beer.exe

; ;SVM算法课件.pdf

; ;SVM算法代码.exe

; ;20200425Decision Tree(决策树算法)课件.pdf

; ;20200425Decision Tree(决策树算法)代码.exe

; ;20200516高潜用户购买画像-下 -代码.exe

; ;20200604【2.0补充案例】 使用hyperopt调参.pdf

; ;20200606课后资料.exe

; ;20200606实时推荐（课间补充）.pdf

; ;28第二十八章 作业讲解.exe

; ;作业讲解-.mp4

; ;20200428Random Forest(随机森林算法)课件.pdf

; ;20200428Random Forest(随机森林算法)代码.exe

; ;五一作业.exe

; ;25第二十五章 时间序列（一）.exe

; ;时间序列（一）-.mp4

; ;Facebook分类练习(1).pdf

; ;取之精华,去伪取真-.mp4

; ;2 numpy基础.pdf

; ;9 数据结构（三）.pdf

; ;第5节 Matplotlib基础-.mp4

; ;4 Pandas基础.pdf

; ;第3节 知识串联案例讲解-.mp4

; ;12 数学基础（二）.pdf

; ;第13节 数学基础三-.mp4

; ;14 数学基础（四）.pdf

; ;第2节 Numpy基础-.mp4

; ;第8节 数据结构2-.mp4

; ;7 常见的数据挖掘面试题.pdf

; ;第10节 数据结构常见面试题讲解-.mp4

; ;第6节 pandas与matplotlib案例讲解-.mp4

; ;第4节 Pandas基础课程-.mp4

; ;第12节 数学基础二-.mp4

; ;5 matplotlib基础.pdf

; ;7 快速排序时间复杂度.png

; ;5 作业需求.txt

; ;8 数据结构（二）.pdf

; ;13 数学基础（三）.pdf

; ;5 TestData.exe

; ;第9节 数据结构3-.mp4

; ;第14节 数学基础四-.mp4

; ;11 数学基础一.pdf

; ;第11节 数学基础一-.mp4

; ;2 作业.txt

; ;6 pandas和matplotlib案例讲解.pdf

; ;1 Python基础语法.pdf

; ;第7节 数据结构1-.mp4

; ;2 国际数据主要国家(地区)20年年度数据-utf8.exe

; ;7 数据结构（一）(1) (1).pdf

; ;10 头脑风暴（编程实战）.exe

; ;第1节 python基础语法-.mp4

; ;02_python中NumPy课件.pdf

; ;01-02 第一章第2节 Numpy基础-.mp4

; ;01_python中matplotlib课件.pdf

; ;01-03 第一章第3节 Pandas基础1-.mp4

; ;01-04 第一章第4节 Pandas基础2-.mp4

; ;01-05 第一章第5节 Pandas基础3-.mp4

; ;01-01 第一章第1节 Matplotlib基础-.mp4

; ;movie_metadata.exe

; ;03_python中Pandas课件.pdf

; ;逻辑回归算法之如何实现客户逾期还款业务 - 代码.exe

; ;XGBoost算法课件.pdf

; ;XGBoost算法课件-代码.exe

; ;XGBoost算法-.mp4

; ;20200512XGBoost随堂问题.txt

; ;20200509GBDT随堂问题.txt

; ;34第三十四章 电商平台用户画像.exe

; ;20200614逻辑回归.pdf

; ;4.NaiveBayes.exe

; ;第5节 sklearn朴素贝叶斯-.mp4

; ;第3节 贝叶斯公式-.mp4

; ;第6节 垃圾邮件分类-.mp4

; ;第2节 条件概率-.mp4

; ;第4节 朴素贝叶斯-.mp4

; ;第2节 概率-.mp4

; ;第6节 极大似然估计-.mp4

; ;第4节 连续型随机变量-.mp4

; ;第3节 离散型随机变量-.mp4

; ;第10节 过拟合欠拟合-.mp4

; ;第7节 期望估计-.mp4

; ;第8节 伯努利分布-.mp4

; ;第9节 偏差和方差-.mp4

; ;第5节 正态分布-.mp4

; ;开门见山,入木三分-.mp4

; ;开门见山,入木三分.pdf

; ;数据结构（一）(1).pdf

; ;聚类算法 k-Means-.mp4

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