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  • 开课吧-数据挖掘工程师完结

    开课吧-数据挖掘工程师完结 最后编辑:2022-05-01
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    ├──第01-06章预修课
    | ├──第06章数据挖掘预修课
    | | ├──11数学基础一.pdf 1.11M
    | | ├──12数学基础(二).pdf 1.01M
    | | ├──13数学基础(三).pdf 763.79kb
    | | ├──14数学基础(四).pdf 413.41kb
    | | ├──5节TestData.zip 311.69kb
    | | ├──matplotlib基础.pdf 1.18M
    | | ├──numpy基础.pdf 719.14kb
    | | ├──pandas和matplotlib案例讲解.pdf 226.10kb
    | | ├──Pandas基础.pdf 987.06kb
    | | ├──Python基础语法.pdf 770.39kb
    | | ├──常见的数据挖掘面试题.pdf 37.51kb
    | | ├──国际数据主要国家(地区)20年年度数据-utf8.zip 4.76kb
    | | ├──快速排序时间复杂度.png 154.84kb
    | | ├──数据结构(二).pdf 172.06kb
    | | ├──数据结构(三).pdf 971.95kb
    | | ├──数据结构(一)(1).pdf 221.67kb
    | | └──头脑风暴(编程实战).zip 6.11kb
    | ├──预修课第10节: 数据结构常见面试题讲解_1.mp4 487.17M
    | ├──预修课第11节: 数学基础一_1.mp4 308.26M
    | ├──预修课第12节: 数学基础二_1.mp4 249.27M
    | ├──预修课第13节: 数学基础三_1.mp4 285.82M
    | ├──预修课第1节 python基础语法__1.mp4 322.63M
    | ├──预修课第2节: Numpy基础__1.mp4 308.66M
    | ├──预修课第3节: 知识串联案例讲解__1.mp4 278.20M
    | ├──预修课第4节: Pandas基础__1.mp4 309.73M
    | ├──预修课第5节: Matplotlib基础__1.mp4 265.80M
    | ├──预修课第6节: pandas与matplotlib案例讲解__1.mp4 257.67M
    | ├──预修课第7节: 数据结构1__1.mp4 258.69M
    | ├──预修课第8节: 数据结构2__1.mp4 287.85M
    | └──预修课第9节: 数据结构3_1.mp4 290.83M
    ├──第07章 开门见山,入木三分
    | └──第七章第1节: 开门见山,入木三分_1.mp4 504.66M
    ├──第08章 取之精华,去伪取真
    | ├──兵无常形,特征工程代码数据.zip 164.51kb
    | ├──兵无常形,特征工程课件.pdf 9.40M
    | ├──第08章第1节: 模型的评估指标汇总_1.mp4 76.73M
    | ├──第08章第1节: 取之精华,去伪取真_1.mp4 521.23M
    | ├──数据挖掘2期-清明假期作业.pdf 104.64kb
    | └──作业参考答案.zip 76.05kb
    ├──第09章 法有定论,兵无常形
    | ├──第09章第1节: 法有定论,兵无常形_1.mp4 429.11M
    | ├──模型解释代码数据 (1).zip 6.66M
    | ├──模型解释代码数据.zip 6.66M
    | └──模型解释课件.pdf 8.91M
    ├──第10章 线性回归算法
    | ├──Lineregression算法代码数据.zip 378.26kb
    | ├──第10章第1节: 线性回归算法_1.mp4 536.07M
    | └──线性回归算法.pdf 11.79M
    ├──第11章 逻辑回归算法
    | ├──Logistic回归(逻辑斯特)算法.zip 202.74kb
    | ├──第11章第1节 逻辑回归算法_1.mp4 452.27M
    | └──逻辑回归算法精讲.pdf 9.79M
    ├──第12章 银行利润最大化
    | ├──第12章第1节: 银行利润最大化_1.mp4 431.06M
    | ├──逻辑回归算法之如何实现客户逾期还款业务 - 代码.zip 14.06M
    | └──逻辑回归算法之如何实现客户逾期还款业务.pdf 8.98M
    ├──第13章 支持向量机-SVM
    | ├──SVM算法代码.zip 255.68kb
    | ├──SVM算法课件.pdf 7.12M
    | └──第13章第1节: 支持向量机-SVM_1.mp4 465.16M
    ├──第14章 数据挖掘项目—用户流失预警系统
    | ├──20200418用户流失预警随堂问题.txt 7.95kb
    | ├──20200418用户流失预警系统 — 代码.zip 266.99kb
    | ├──20200418用户流失预警系统 —课件.pdf 4.77M
    | └──第14章第1节: 数据挖掘项目—用户流失预警系统_1.mp4 507.43M
    ├──第15章 建筑能源预测模型(上)
    | ├──20200421建筑能源得分预测报告-代码.zip 5.61M
    | ├──20200421建筑能源得分预测报告课件-上.pdf 9.79M
    | ├──20200421建筑能源预测上随堂问题.txt 4.03kb
    | └──第15章第1节: 建筑能源预测模型(上)_1.mp4 459.80M
    ├──第16章 建筑能源预测模型(下)
    | ├──20200423建筑能源得分预测报告-代码.zip 6.28M
    | ├──20200423建筑能源得分预测报告课件-下.pdf 13.87M
    | ├──20200423建筑能源预测下随堂问题.txt 11.75kb
    | └──第16章第1节: 建筑能源预测模型(下)_1.mp4 510.66M
    ├──第17章 决策树算法
    | ├──20200425Decision Tree(决策树算法)代码.zip 6.32M
    | ├──20200425Decision Tree(决策树算法)课件.pdf 10.32M
    | ├──第17章第1节: 决策树算法_1.mp4 365.60M
    | └──第一十七章第1节: 决策树算法_1.mp4 514.14M
    ├──第18章 随机森林算法
    | ├──20200428Random Forest(随机森林算法)代码.zip 7.21M
    | ├──20200428Random Forest(随机森林算法)课件.pdf 7.08M
    | ├──20200428随机森林随堂问题.txt 4.92kb
    | └──第18章第1节: 随机森林算法_1.mp4 433.85M
    ├──第19章 金融信用评分模型
    | ├──20200507金融风控模型之如何制作评分卡代码.zip 10.47M
    | ├──20200507金融风控模型之如何制作评分卡课件.pdf 3.18M
    | └──第19章第1节: 金融信用评分模型_1.mp4 526.47M
    ├──第20章 梯度提升算法
    | ├──20200509GBDT随堂问题.txt 4.54kb
    | ├──20200509梯度提升决策树代码.zip 15.42M
    | ├──20200509梯度提升决策树课件.pdf 4.12M
    | └──第20章第1节 梯度提升算法_1.mp4 513.45M
    ├──第21章 XGBoost算法
    | ├──20200512XGBoost随堂问题.txt 1.99kb
    | ├──XGBoost算法课件-代码.zip 62.04kb
    | ├──XGBoost算法课件.pdf 4.51M
    | └──第21章 XGBoost算法_1.mp4 504.60M
    ├──第22章 高潜用户预测平台-上
    | ├──20200514高潜用户购买画像-上-代码.zip 445.39M
    | ├──20200514高潜用户购买画像-上-课件.pdf 4.51M
    | ├──20200514用户画像随堂问题-上.txt 4.93kb
    | ├──第22章 高潜用户预测平台-上-1_1.mp4 458.17M
    | └──第22章 高潜用户预测平台-上-2_1.mp4 53.86M
    ├──第23章 高潜用户预测平台-下
    | ├──20200516高潜用户购买画像-下 -代码.zip 482.24M
    | ├──20200516高潜用户购买画像-下-课件.pdf 17.98M
    | ├──20200516用户画像随堂问题-下.txt 4.06kb
    | └──第23章第1节: 高潜用户预测平台-下_1.mp4 507.45M
    ├──第24章 聚类算法k-Means
    | ├──20200519聚类随堂问题.txt 2.29kb
    | ├──20200519无监督学习—聚类算法代码.zip 144.96kb
    | ├──20200519无监督学习—聚类算法课件.pdf 3.58M
    | └──第24章第1节: 聚类算法k-Means_1.mp4 508.47M
    ├──第25章 时间序列(一)
    | ├──20200521tstools.zip 2.21kb
    | ├──20200521时间序列分析课件.pdf 3.98M
    | ├──Facebook分类练习(1).pdf 634.28kb
    | ├──test、train.zip 140.44kb
    | └──第25章第1节: 时间序列(一)_1.mp4 574.98M
    ├──第26章 时间序列(二)
    | └──第26章第1节: 时间序列(二)_1.mp4 681.64M
    ├──第27章 啤酒销量时序分析
    | ├──20200526beer.zip 2.29kb
    | ├──20200526啤酒销量时序分析课件.pdf 4.26M
    | ├──Facebook分类练习(答案).pdf 167.91kb
    | └──第27章第1节: 啤酒销量时序分析_1.mp4 615.37M
    ├──第28章 作业讲解
    | ├──Happiness.zip 30.83kb
    | ├──编程题-Copy1.zip 1.61kb
    | ├──第28章第1节: 作业讲解_1.mp4 412.85M
    | └──简答.zip 1.65kb
    ├──第29章 社交平台有效信息侦测
    | ├──20200530补充的小技巧-Python数据透视表功能.zip 2.46kb
    | ├──第29章第1节: 社交平台有效信息侦测_1.mp4 787.68M
    | └──社交平台有害信息侦测 TF-IDF算法与逻辑回归等的实践运用.zip 205.14M
    ├──第30章 智能设备采集的用户行为数据的分析
    | ├──第30章第1节: 智能设备采集的用户行为数据的分析_1.mp4 421.22M
    | └──智能设备采集的用户行为数据的分析.zip 243.41M
    ├──第31章 个性化新闻推荐
    | ├──20200604【1.0个性化新闻推荐】.pdf 1.23M
    | ├──20200604【2.0补充案例】 使用hyperopt调参.pdf 287.72kb
    | ├──20200606课后资料.zip 12.75M
    | ├──20200606实时推荐(课间补充).pdf 258.69kb
    | ├──第31章第1节: 个性化新闻推荐(片段1)_1.mp4 181.92M
    | └──第31章第1节: 个性化新闻推荐片段2_1.mp4 765.18M
    ├──第32章 上市资讯公司营收预测
    | ├──20200607上市公司收入预测课后课件更新.pdf 4.42M
    | ├──20200607营收预测-课后课件.zip 4.90M
    | ├──20200607营收预测-课后资料.zip 2.78M
    | ├──20200607营收预测课件.pdf 3.21M
    | └──第32章第1节: 上市资讯公司营收预测_1.mp4 545.57M
    ├──第33章 保险公司用户精细分层
    | ├──第33章第1节: 保险公司用户精细分层阶段二_1.mp4 283.70M
    | ├──第33章第1节: 保险公司用户精细分层阶段三_1.mp4 196.82M
    | ├──第33章第1节: 保险公司用户精细分层阶段一_1.mp4 225.34M
    | ├──第三十三章20200613决策树-用户分层课后资料.zip 302.72kb
    | └──第三十三章20200613决策树-用户分层课件.pdf 2.72M
    └──第34章 电商平台用户画像
    | ├──20200614聚类-用户画像课件.pdf 2.40M
    | ├──20200614逻辑回归.pdf 2.86M
    | ├──20200614用户画像.zip 4.45M
    | ├──2020061聚类-用户画像课后资料.zip 1.43M
    | ├──第34章第1节: 电商平台用户画像阶段二_1.mp4 512.01M
    | └──第34章第1节: 电商平台用户画像阶段一_1.mp4 236.85M

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