种子简介

种子名称： Python3数据分析与挖掘建模实战
文件类型： 视频
文件数目： 88个文件
文件大小： 3.53 GB
收录时间： 2018-9-30 19:11
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第4章 多因子探索分析/4-7 编码实现.mp4159.27MB

第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】/1-1 课程导学.mp420.17MB

第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】/1-2 数据分析概述.mp496.23MB

第2章 数据获取/2-1 数据仓库.mp47.12MB

第2章 数据获取/2-2 监测与抓取.mp423.29MB

第2章 数据获取/2-3 填写、埋点、日志、计算.mp42.8MB

第2章 数据获取/2-4 数据学习网站.mp489.75MB

第3章 单因子探索分析与可视化/3-1 数据案例介绍.mp420.3MB

第3章 单因子探索分析与可视化/3-10 分布分析.mp44.99MB

第3章 单因子探索分析与可视化/3-11 Satisfaction Level的分析.mp436.99MB

第3章 单因子探索分析与可视化/3-12 LastEvaluation的分析.mp432.07MB

第3章 单因子探索分析与可视化/3-13 NumberProject的分析.mp413.82MB

第3章 单因子探索分析与可视化/3-14 AverageMonthlyHours的分析.mp431.92MB

第3章 单因子探索分析与可视化/3-15 TimeSpendCompany的分析.mp44.1MB

第3章 单因子探索分析与可视化/3-16 WorkAccident的分析.mp43.97MB

第3章 单因子探索分析与可视化/3-17 Left的分析.mp42.45MB

第3章 单因子探索分析与可视化/3-18 PromotionLast5Years的分析.mp43.01MB

第3章 单因子探索分析与可视化/3-19 Salary的分析.mp47.77MB

第3章 单因子探索分析与可视化/3-2 集中趋势,离中趋势.mp48.14MB

第3章 单因子探索分析与可视化/3-20 Department的分析.mp45.79MB

第3章 单因子探索分析与可视化/3-21 简单对比分析操作.mp435.91MB

第3章 单因子探索分析与可视化/3-22 可视化-柱状图.mp4147.92MB

第3章 单因子探索分析与可视化/3-23 可视化-直方图.mp446.29MB

第3章 单因子探索分析与可视化/3-24 可视化-箱线图.mp418.12MB

第3章 单因子探索分析与可视化/3-25 可视化-折线图.mp419.79MB

第3章 单因子探索分析与可视化/3-26 可视化-饼图.mp438.18MB

第3章 单因子探索分析与可视化/3-27 本章小结.mp419.07MB

第3章 单因子探索分析与可视化/3-3 数据分布--偏态与峰度.mp44.96MB

第3章 单因子探索分析与可视化/3-4 抽样理论.mp46.2MB

第3章 单因子探索分析与可视化/3-5 编码实现（基于python2.7）.mp488.59MB

第3章 单因子探索分析与可视化/3-6 数据分类.mp42.95MB

第3章 单因子探索分析与可视化/3-7 异常值分析.mp46.17MB

第3章 单因子探索分析与可视化/3-8 对比分析.mp44.44MB

第3章 单因子探索分析与可视化/3-9 结构分析.mp41.38MB

第4章 多因子探索分析/4-1 假设检验.mp412.64MB

第4章 多因子探索分析/4-10 相关分析与实现.mp4158.35MB

第4章 多因子探索分析/4-11 因子分析与实现.mp431.28MB

第4章 多因子探索分析/4-12 本章小结.mp411.61MB

第4章 多因子探索分析/4-2 卡方检验.mp42.93MB

第4章 多因子探索分析/4-3 方差检验.mp44.69MB

第4章 多因子探索分析/4-4 相关系数.mp43.24MB

第4章 多因子探索分析/4-5 线性回归.mp44.62MB

第4章 多因子探索分析/4-6 主成分分析.mp48.48MB

第4章 多因子探索分析/4-8 交叉分析方法与实现.mp4113.06MB

第4章 多因子探索分析/4-9 分组分析方法与实现.mp418.11MB

第5章 预处理理论/5-1 特征工程概述.mp49.96MB

第5章 预处理理论/5-10 特征变换-正规化.mp413.25MB

第5章 预处理理论/5-11 特征降维-LDA.mp432.16MB

第5章 预处理理论/5-12 特征衍生.mp45.42MB

第5章 预处理理论/5-13 HR表的特征预处理-1.mp4114.37MB

第5章 预处理理论/5-14 HR表的特征预处理-2.mp488.09MB

第5章 预处理理论/5-15 本章小结.mp45.62MB

第5章 预处理理论/5-2 数据样本采集.mp42.85MB

第5章 预处理理论/5-3 异常值处理.mp460.36MB

第5章 预处理理论/5-4 标注.mp43.06MB

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第5章 预处理理论/5-6 特征变换-对指化.mp44.98MB

第5章 预处理理论/5-7 特征变换-离散化.mp414.51MB

第5章 预处理理论/5-8 特征变换-归一化与标准化.mp412.85MB

第5章 预处理理论/5-9 特征变换-数值化.mp426.63MB

第6章 挖掘建模/6-1 机器学习与数据建模.mp45.34MB

第6章 挖掘建模/6-10 回归-分类-逻辑回归.mp455.97MB

第6章 挖掘建模/6-11 回归-分类-人工神经网络-1.mp429.53MB

第6章 挖掘建模/6-12 回归-分类-人工神经网络-2.mp4142.96MB

第6章 挖掘建模/6-13 回归-回归树与提升树.mp454.35MB

第6章 挖掘建模/6-14 聚类-Kmeans-1.mp423.32MB

第6章 挖掘建模/6-15 聚类-Kmeans-2.mp4117.16MB

第6章 挖掘建模/6-16 聚类-DBSCAN.mp449.68MB

第6章 挖掘建模/6-17 聚类-层次聚类.mp416.75MB

第6章 挖掘建模/6-18 聚类-图分裂.mp43.63MB

第6章 挖掘建模/6-19 关联-关联规则-1.mp423.79MB

第6章 挖掘建模/6-2 训练集、验证集、测试集.mp429.49MB

第6章 挖掘建模/6-20 关联-关联规则-2.mp4116.09MB

第6章 挖掘建模/6-21 半监督-标签传播算法.mp4120.62MB

第6章 挖掘建模/6-22 本章小结.mp452.46MB

第6章 挖掘建模/6-3 分类-KNN.mp4129.67MB

第6章 挖掘建模/6-4 分类-朴素贝叶斯.mp4102.68MB

第6章 挖掘建模/6-5 分类-决策树.mp4150MB

第6章 挖掘建模/6-6 分类-支持向量机.mp477.15MB

第6章 挖掘建模/6-7 分类-集成-随机森林.mp4127MB

第6章 挖掘建模/6-8 分类-集成-Adaboost.mp450.57MB

第6章 挖掘建模/6-9 回归-线性回归.mp456.11MB

第7章 模型评估/7-1 分类评估-混淆矩阵.mp426.49MB

第7章 模型评估/7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图.mp478.52MB

第7章 模型评估/7-3 回归评估.mp442.12MB

第7章 模型评估/7-4 非监督评估.mp455.23MB

第8章 总结与展望/8-1 课程回顾与多角度看数据分析.mp410.98MB

第8章 总结与展望/8-2 大数据与学习这门课后还能干什么_音频.mp4.mp415.64MB