开课吧数据挖掘第二期【完结，11.6GB】

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【课程目录】

├─01第一章 Python基础
│      01-01 第一章第1节 Matplotlib基础-.mp4
│      01-02 第一章第2节 Numpy基础-.mp4
│      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_python中matplotlib课件.pdf
│      02_python中NumPy课件.pdf
│      03_python中Pandas课件.pdf
│      movie_metadata.exe
│      
├─02第二章 数据挖掘先导课（一）
│      第1节-数据挖掘工程师实战——先导篇（一）.pdf
│      第2节 向量基础-.mp4
│      第3节 矩阵的运算-.mp4
│      第4节 特殊矩阵-.mp4
│      第5节 最小二乘法-.mp4
│      第6节 最小二乘法代码-.mp4
│      
├─03第三章 数据挖掘先导课（二）
│      第10节 过拟合欠拟合-.mp4
│      第1节-数据挖掘工程师实战——先导篇（二）.pdf
│      第2节 概率-.mp4
│      第3节 离散型随机变量-.mp4
│      第4节 连续型随机变量-.mp4
│      第5节 正态分布-.mp4
│      第6节 极大似然估计-.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
│      
├─04第四章 数据挖掘先导课（三）
│      4.NaiveBayes.exe
│      第1节-数据挖掘工程师实战——先导篇（三）.pdf
│      第2节 条件概率-.mp4
│      第3节 贝叶斯公式-.mp4
│      第4节 朴素贝叶斯-.mp4
│      第5节 sklearn朴素贝叶斯-.mp4
│      第6节 垃圾邮件分类-.mp4
│      
├─05第五章 数据挖掘先导课（四）
│      2.KNN.exe
│      第1节-数据挖掘工程师实战——先导篇（四）.pdf
│      第2节 距离的度量-.mp4
│      第3节 KNN思想-.mp4
│      第4节 KNN_sklearn-.mp4
│      第5节 KD树-.mp4
│      第6节 手写数字识别-.mp4
│      
├─06第六章 数据挖掘预科课
│      1 Python基础语法.pdf
│      10 头脑风暴（编程实战）.exe
│      11 数学基础一.pdf
│      12 数学基础（二）.pdf
│      13 数学基础（三）.pdf
│      14 数学基础（四）.pdf
│      2 numpy基础.pdf
│      2 作业.txt
│      2 国际数据主要国家(地区)20年年度数据-utf8.exe
│      4 Pandas基础.pdf
│      5 matplotlib基础.pdf
│      5 TestData.exe
│      5 作业需求.txt
│      6 pandas和matplotlib案例讲解.pdf
│      7 常见的数据挖掘面试题.pdf
│      7 快速排序时间复杂度.png
│      7 数据结构（一）(1) (1).pdf
│      8 数据结构（二）.pdf
│      9 数据结构（三）.pdf
│      第10节 数据结构常见面试题讲解-.mp4
│      第11节 数学基础一-.mp4
│      第12节 数学基础二-.mp4
│      第13节 数学基础三-.mp4
│      第14节 数学基础四-.mp4
│      第1节 python基础语法-.mp4
│      第2节 Numpy基础-.mp4
│      第3节 知识串联案例讲解-.mp4
│      第4节 Pandas基础课程-.mp4
│      第5节 Matplotlib基础-.mp4
│      第6节 pandas与matplotlib案例讲解-.mp4
│      第7节 数据结构1-.mp4
│      第8节 数据结构2-.mp4
│      第9节 数据结构3-.mp4
│      
├─07第七章 开门见山，入木三分
│      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
│      
├─08第八章 取之精华，去伪取真
│      作业参考答案.exe
│      兵无常形，特征工程代码数据.exe
│      兵无常形，特征工程课件.pdf
│      取之精华，去伪取真-.mp4
│      数据挖掘2期-清明假期作业.pdf
│      模型的评估指标汇总-.mp4
│      
├─09第九章 法有定论，兵无常形
│      模型解释代码数据.exe
│      模型解释课件.pdf
│      法有定论，兵无常形-.mp4
│      
├─10第十章 线性回归算法
│      Lineregression算法代码数据.exe
│      线性回归算法-.mp4
│      线性回归算法.pdf
│      
├─11第十一章 逻辑回归算法
│      Logistic回归(逻辑斯特)算法.exe
│      逻辑回归算法-.mp4
│      逻辑回归算法精讲.pdf
│      
├─12第十二章 银行利润最大化
│      逻辑回归算法之如何实现客户逾期还款业务 - 代码.exe
│      逻辑回归算法之如何实现客户逾期还款业务.pdf
│      银行利润最大化.mp4
│      
├─13第十三章 支持向量机-SVM
│      SVM算法代码.exe
│      SVM算法课件.pdf
│      支持向量机-SVM-.mp4
│      
├─14第十四章 数据挖掘项目—用户流失预警系统
│      20200418用户流失预警系统 — 代码.exe
│      20200418用户流失预警系统 —课件.pdf
│      20200418用户流失预警随堂问题.txt
│      数据挖掘项目—用户流失预警系统-.mp4
│      
├─15第十五章 建筑能源预测模型（上）
│      20200421建筑能源得分预测报告-代码.exe
│      20200421建筑能源得分预测报告课件-上.pdf
│      20200421建筑能源预测上随堂问题.txt
│      建筑能源预测模型（上）-.mp4
│      
├─16第十六章 建筑能源预测模型（下）
│      20200423建筑能源得分预测报告-代码.exe
│      20200423建筑能源得分预测报告课件-下.pdf
│      20200423建筑能源预测下随堂问题.txt
│      建筑能源预测模型（下）-.mp4
│      
├─17第十七章 决策树算法
│      20200425Decision Tree(决策树算法)代码.exe
│      20200425Decision Tree(决策树算法)课件.pdf
│      决策树算法-.mp4
│      
├─18第十八章 随机森林算法
│      20200428Random Forest(随机森林算法)代码.exe
│      20200428Random Forest(随机森林算法)课件.pdf
│      20200428随机森林随堂问题.txt
│      五一作业.exe
│      五一作业更新.exe
│      随机森林算法-.mp4
│      
├─19第十九章 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.exe
│      20200507金融风控模型之如何制作评分卡课件.pdf
│      金融信用评分模型-.mp4
│      
├─20第二十章 梯度提升算法
│      20200509GBDT随堂问题.txt
│      20200509梯度提升决策树代码.exe
│      20200509梯度提升决策树课件.pdf
│      梯度提升算法-.mp4
│      
├─21第二十一章 XGBoost算法
│      20200512XGBoost随堂问题.txt
│      XGBoost算法-.mp4
│      XGBoost算法课件-代码.exe
│      XGBoost算法课件.pdf
│      
├─22第二十二章 高潜用户预测平台-上
│      20200514用户画像随堂问题-上.txt
│      20200514高潜用户购买画像-上-代码.exe
│      20200514高潜用户购买画像-上-课件.pdf
│      高潜用户预测平台-上-.mp4
│      
├─23第二十三章 高潜用户预测平台-下
│      20200514用户画像随堂问题-上.txt
│      20200514高潜用户购买画像-上-代码.exe
│      20200516用户画像随堂问题-下.txt
│      20200516高潜用户购买画像-下 -代码.exe
│      20200516高潜用户购买画像-下-课件.pdf
│      高潜用户预测平台-下-.mp4
│      
├─24第二十四章 聚类算法 k-Means
│      20200516高潜用户购买画像-下-课件.pdf
│      20200519无监督学习—聚类算法代码.exe
│      20200519无监督学习—聚类算法课件.pdf
│      20200519聚类随堂问题.txt
│      聚类算法 k-Means-.mp4
│      
├─25第二十五章 时间序列（一）
│      20200521时间序列分析课件.pdf
│      25第二十五章 时间序列（一）.exe
│      Facebook分类练习(1).pdf
│      时间序列（一）-.mp4
│      
├─26第二十六章 时间序列（二）
│      时间序列（二）点播-时间序列辅助视频-.mp4
│      时间序列（二）直播-.mp4
│      
├─27第二十七章 啤酒销量时序分析
│      20200526beer.exe
│      20200526啤酒销量时序分析课件 (1).pdf
│      Facebook分类练习（答案）.pdf
│      啤酒销量时序分析-.mp4
│      
├─28第二十八章 作业讲解
│      28第二十八章 作业讲解.exe
│      作业讲解-.mp4
│      
├─29第二十九章 社交平台有效信息侦测
│      29第二十九章 社交平台有效信息侦测.exe
│      社交平台有效信息侦测-.mp4
│      
├─30第三十章 智能设备采集的用户行为数据的分析
│      智能设备采集的用户行为数据的分析-.mp4
│      智能设备采集的用户行为数据的分析.exe
│      
├─31第三十一章 个性化新闻推荐
│      20200604[1.0个性化新闻推荐】.pdf
│      20200604[2.0补充案例】 使用hyperopt调参.pdf
│      20200606实时推荐（课间补充）.pdf
│      20200606课后资料.exe
│      个性化新闻推荐-.mp4
│      
├─32第三十二章 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
│      20200607营收预测-课后课件.exe
│      20200607营收预测-课后资料.exe
│      20200607营收预测课件.pdf
│      上市资讯公司营收预测-.mp4
│      
├─33第三十三章 保险公司用户精细分层
│      20200613决策树-用户分层课件.pdf
│      20200613决策树-用户分层课后资料.exe
│      保险公司用户精细分层-.mp4
│      
└─34第三十四章 电商平台用户画像
        20200614聚类-用户画像课件.pdf
        20200614逻辑回归.pdf
        34第三十四章 电商平台用户画像.exe
        电商平台用户画像-.mp4

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