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3.3 混杂因素和A/B Testing
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      [1] 1.1 动机
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      [2] 1.2 基本概念
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      09:17
      [3] 1.3 流程
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      [4] 2.1 问题与目标
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      [5] 3.1 前提假设与数据构成(上)
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      [6] 3.1 前提假设与数据构成(下)
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      [7] 3.2 总体和抽样
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      [8] 3.3 混杂因素和A/B Test...
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      [9] 4.1 Python的下载与安装(...
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      [10] 4.1 Python的下载与安装(...
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      [11] 4.2 常用数据结构(上)
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      [12] 4.2 常用数据结构(下)
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      [13] 4.3 Python基本语法(上)
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      [14] 4.3 Python基本语法(下)
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      [15] 4.4 数据导入与准备(上)
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      [16] 4.4 数据导入与准备(下)
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      06:12
      [17] 5.1 数据检查与预处理上
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      [18] 5.2 数据检查与预处理下(上)
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      [19] 5.2 数据检查与预处理下(下)
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      [20] 5.3 描述性统计上(上)
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      [21] 5.3 描述性统计上(下)
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      [22] 5.4 描述性统计下(上)
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      [23] 5.4 描述性统计下(下)
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      [24] 6.1 统计建模上(上)
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      [25] 6.1 统计建模上(下)
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      [26] 6.2 统计建模下(上)
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      [27] 6.2 统计建模下(下)
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      [28] 6.3 线性回归(上)
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      [29] 6.3 线性回归(下)
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      [30] 6.4 Logistic回归(上)
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      [31] 6.4 Logistic回归(下)
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      [32] 7-1 朴素贝叶斯模型(上)
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      [33] 7-1 朴素贝叶斯模型(下)
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      [34] 7-2 分类性能评价(上)
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      [35] 7-2 分类性能评价(下)
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      [36] 7-3 决策树(上)
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      [37] 7-3 决策树(下)
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      [38] 7-4 无监督学习之K-Means...
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      [39] 7-4 无监督学习之K-Means...
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      [40] 8-1 偏差-方差困境(上)
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      [41] 8-1 偏差-方差困境(下)
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      [42] 8-2 偏差-方差权衡(上)
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      [43] 8-2 偏差-方差权衡(下)
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      [44] 8-3 参数的网格搜索
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      [45] 8-4 集成学习与随机森林(上)
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      [46] 8-4 集成学习与随机森林(下)
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