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29 人工神经网络:当前最火热的深度学习基础(下)
1340 播放
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[1] 002 1-2数据分析概述(上)
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002 1-2数据分析概述(上)
[2] 002 1-2数据分析概述(下)
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002 1-2数据分析概述(下)
[3] 011 3-5 编码实现(上)
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06:48
011 3-5 编码实现(上)
[4] 011 3-5 编码实现(下)
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011 3-5 编码实现(下)
[5] 028 3-22 可视化-柱状图(...
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028 3-22 可视化-柱状图(上)
[6] 028 3-22 可视化-柱状图(...
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028 3-22 可视化-柱状图(下)
[7] 040 4-7 编码实现(上)
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040 4-7 编码实现(上)
[8] 040 4-7 编码实现(下)
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040 4-7 编码实现(下)
[9] 041 4-8 交叉分析方法与实现...
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041 4-8 交叉分析方法与实现(上)
[10] 041 4-8 交叉分析方法与实现...
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041 4-8 交叉分析方法与实现(下)
[11] 043 4-10 相关分析与实现(...
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043 4-10 相关分析与实现(上)
[12] 046 5-1 特征工程概述(上)
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046 5-1 特征工程概述(上)
[13] 046 5-1 特征工程概述(下)
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046 5-1 特征工程概述(下)
[14] 048 5-3 异常值处理(上)
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048 5-3 异常值处理(上)
[15] 048 5-3 异常值处理(下)
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048 5-3 异常值处理(下)
[16] 050 5-5 特征选择(上)
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050 5-5 特征选择(上)
[17] 050 5-5 特征选择(下)
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050 5-5 特征选择(下)
[18] 054 5-9 特征变换-数值化(...
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054 5-9 特征变换-数值化(上)
[19] 054 5-9 特征变换-数值化(...
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054 5-9 特征变换-数值化(下)
[20] 056 5-11 特征降维-LDA...
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056 5-11 特征降维-LDA(上)
[21] 056 5-11 特征降维-LDA...
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056 5-11 特征降维-LDA(下)
[22] 058 5-13 HR表的特征预处...
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058 5-13 HR表的特征预处理-1(上)
[23] 058 5-13 HR表的特征预处...
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08:45
058 5-13 HR表的特征预处理-1(下)
[24] 063 6-3 分类-KNN(上)
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10:54
063 6-3 分类-KNN(上)
[25] 063 6-3 分类-KNN(下)
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11:02
063 6-3 分类-KNN(下)
[26] 064 6-4 分类-朴素贝叶斯(...
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064 6-4 分类-朴素贝叶斯(上)
[27] 064 6-4 分类-朴素贝叶斯(...
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064 6-4 分类-朴素贝叶斯(下)
[28] 065 6-5 分类-决策树(上)
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065 6-5 分类-决策树(上)
[29] 065 6-5 分类-决策树(下)
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065 6-5 分类-决策树(下)
[30] 066 6-6 分类-支持向量机(...
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066 6-6 分类-支持向量机(上)
[31] 066 6-6 分类-支持向量机(...
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066 6-6 分类-支持向量机(下)
[32] 067 6-7 分类-集成-随机森...
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067 6-7 分类-集成-随机森林(上)
[33] 067 6-7 分类-集成-随机森...
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067 6-7 分类-集成-随机森林(下)
[34] 068 6-8 分类-集成-Ada...
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068 6-8 分类-集成-Adaboost(上)
[35] 068 6-8 分类-集成-Ada...
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068 6-8 分类-集成-Adaboost(下)
[36] 069 6-9 回归-线性回归(上...
654播放
11:50
069 6-9 回归-线性回归(上)
[37] 069 6-9 回归-线性回归(下...
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11:52
069 6-9 回归-线性回归(下)
[38] 070 6-10 回归-分类-逻辑...
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05:41
070 6-10 回归-分类-逻辑回归(上)
[39] 070 6-10 回归-分类-逻辑...
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05:41
070 6-10 回归-分类-逻辑回归(下)
[40] 071 6-11 回归-分类-人工...
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071 6-11 回归-分类-人工神经网络-1(上)
[41] 071 6-11 回归-分类-人工...
1411播放
08:20
071 6-11 回归-分类-人工神经网络-1(下)
[42] 072 6-12 回归-分类-人工...
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072 6-12 回归-分类-人工神经网络-2(上)
[43] 072 6-12 回归-分类-人工...
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072 6-12 回归-分类-人工神经网络-2(下)
[44] 073 6-13 回归-回归树与提...
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073 6-13 回归-回归树与提升树(上)
[45] 073 6-13 回归-回归树与提...
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073 6-13 回归-回归树与提升树(下)
[46] 074 6-14 聚类-Kmean...
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074 6-14 聚类-Kmeans-1(上)
[47] 074 6-14 聚类-Kmean...
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074 6-14 聚类-Kmeans-1(下)
[48] 075 6-15 聚类-Kmean...
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05:30
075 6-15 聚类-Kmeans-2(上)
[49] 075 6-15 聚类-Kmean...
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075 6-15 聚类-Kmeans-2(下)
[50] 076 6-16 聚类-DBSCA...
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076 6-16 聚类-DBSCAN(上)
[51] 076 6-16 聚类-DBSCA...
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076 6-16 聚类-DBSCAN(下)
[52] 079 6-19 关联-关联规则-...
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079 6-19 关联-关联规则-1(上)
[53] 079 6-19 关联-关联规则-...
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07:49
079 6-19 关联-关联规则-1(下)
[54] 080 6-20 关联-关联规则-...
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07:23
080 6-20 关联-关联规则-2(上)
[55] 080 6-20 关联-关联规则-...
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080 6-20 关联-关联规则-2(下)
[56] 081 6-21 半监督-标签传播...
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081 6-21 半监督-标签传播算法(上)
[57] 081 6-21 半监督-标签传播...
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08:56
081 6-21 半监督-标签传播算法(下)
[58] 083 7-1 分类评估-混淆矩阵...
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083 7-1 分类评估-混淆矩阵(上)
[59] 083 7-1 分类评估-混淆矩阵...
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07:59
083 7-1 分类评估-混淆矩阵(下)
[60] 084 7-2 分类评估-ROC、...
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07:39
084 7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图(上)
[61] 084 7-2 分类评估-ROC、...
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084 7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图(下)
[62] 01 数据挖掘,到底在解决什么问...
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01 数据挖掘,到底在解决什么问题?(上)
[63] 01 数据挖掘,到底在解决什么问...
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01 数据挖掘,到底在解决什么问题?(下)
[64] 02 Python 的数据结构和...
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02 Python 的数据结构和基本语法(上)
[65] 02 Python 的数据结构和...
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02 Python 的数据结构和基本语法(下)
[66] 03 工欲善其事必先利其器,扩展...
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03 工欲善其事必先利其器,扩展包与 Python 环境(上)
[67] 03 工欲善其事必先利其器,扩展...
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03 工欲善其事必先利其器,扩展包与 Python 环境(下)
[68] 20 理解业务和数据:我们需要做...
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20 理解业务和数据:我们需要做好什么计划?(上)
[69] 20 理解业务和数据:我们需要做...
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20 理解业务和数据:我们需要做好什么计划?(下)
[70] 21 准备数据:如何处理出完整、...
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21 准备数据:如何处理出完整、干净的数据?(上)
[71] 21 准备数据:如何处理出完整、...
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21 准备数据:如何处理出完整、干净的数据?(下)
[72] 22 数据建模:该如何选择一个适...
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22 数据建模:该如何选择一个适合我需求的算法?(上)
[73] 22 数据建模:该如何选择一个适...
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22 数据建模:该如何选择一个适合我需求的算法?(下)
[74] 23 模型评估:如何确认我们的模...
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23 模型评估:如何确认我们的模型已经达标?(上)
[75] 23 模型评估:如何确认我们的模...
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23 模型评估:如何确认我们的模型已经达标?(下)
[76] 24 模型应用:我们的模型是否可...
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[77] 24 模型应用:我们的模型是否可...
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24 模型应用:我们的模型是否可以解决业务需求?(下)
[78] 26 决策树:女神使用的约会决策...
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26 决策树:女神使用的约会决策(上)
[79] 26 决策树:女神使用的约会决策...
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26 决策树:女神使用的约会决策(下)
[80] 27 朴素贝叶斯:算一算你是否要...
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27 朴素贝叶斯:算一算你是否要买延误险(上)
[81] 27 朴素贝叶斯:算一算你是否要...
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[84] 29 人工神经网络:当前最火热的...
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29 人工神经网络:当前最火热的深度学习基础(上)
[85] 29 人工神经网络:当前最火热的...
1340播放
待播放
29 人工神经网络:当前最火热的深度学习基础(下)
[86] 30 实践 1:使用 XGB 实...
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30 实践 1:使用 XGB 实现酒店信息消歧(上)
[87] 30 实践 1:使用 XGB 实...
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30 实践 1:使用 XGB 实现酒店信息消歧(下)
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