华为大佬用159小时讲完的Python数据分析-数据挖掘教程，整整600集，零基础快速入门手把手教学，学完即可就业-066 6-6 分类-支持向量机-网易公开课

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066 6-6 分类-支持向量机

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[33] 033 3-27 本章小结

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[34] 034 4-1 假设检验

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[35] 035 4-2 卡方检验

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[37] 037 4-4 相关系数

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[40] 040 4-7 编码实现

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[41] 041 4-8 交叉分析方法与实现

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[42] 042 4-9 分组分析方法与实现

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[43] 043 4-10 相关分析与实现

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[44] 044 4-11 因子分析与实现

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044 4-11 因子分析与实现

[45] 045 4-12 本章小结

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045 4-12 本章小结

[46] 046 5-1 特征工程概述

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046 5-1 特征工程概述

[47] 047 5-2 数据样本采集

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047 5-2 数据样本采集

[48] 048 5-3 异常值处理

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048 5-3 异常值处理

[49] 049 5-4 标注

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049 5-4 标注

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[52] 052 5-7 特征变换-离散化

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[53] 053 5-8 特征变换-归一化与...

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053 5-8 特征变换-归一化与标准化

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[56] 056 5-11 特征降维-LDA

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056 5-11 特征降维-LDA

[57] 057 5-12 特征衍生

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057 5-12 特征衍生

[58] 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

[59] 059 5-14 HR表的特征预处...

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059 5-14 HR表的特征预处理-2

[60] 060 5-15 本章小结

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060 5-15 本章小结

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[62] 062 6-2 训练集、验证集、测...

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[63] 063 6-3 分类-KNN

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063 6-3 分类-KNN

[64] 064 6-4 分类-朴素贝叶斯

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064 6-4 分类-朴素贝叶斯

[65] 065 6-5 分类-决策树

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[66] 066 6-6 分类-支持向量机

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066 6-6 分类-支持向量机

[67] 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

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[69] 069 6-9 回归-线性回归

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069 6-9 回归-线性回归

[70] 070 6-10 回归-分类-逻辑...

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070 6-10 回归-分类-逻辑回归

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[72] 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

[73] 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

[74] 074 6-14 聚类-Kmean...

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074 6-14 聚类-Kmeans-1

[75] 075 6-15 聚类-Kmean...

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075 6-15 聚类-Kmeans-2

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076 6-16 聚类-DBSCAN

[77] 077 6-17 聚类-层次聚类

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077 6-17 聚类-层次聚类

[78] 078 6-18 聚类-图分裂

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078 6-18 聚类-图分裂

[79] 079 6-19 关联-关联规则-...

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079 6-19 关联-关联规则-1

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080 6-20 关联-关联规则-2

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081 6-21 半监督-标签传播算法

[82] 082 6-22 本章小结

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082 6-22 本章小结

[83] 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

[84] 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

[85] 085 7-3 回归评估

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085 7-3 回归评估

[86] 086 7-4 非监督评估

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086 7-4 非监督评估

[87] 087 8-1 课程回顾与多角度看...

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087 8-1 课程回顾与多角度看数据分析

[88] 088 8-2 大数据与学习这门课...

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088 8-2 大数据与学习这门课后还能干什么

[89] 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？

[90] 02 Python 的数据结构和...

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02 Python 的数据结构和基本语法

[91] 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

[92] 04 了解输入

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04 了解输入

[93] 05 输入功能实现

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05 输入功能实现

[94] 06 体验数据类型转换

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06 体验数据类型转换

[95] 07 数据类型转换函数

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09:56

07 数据类型转换函数

[96] 08 总结数据类型的转换

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08 总结数据类型的转换

[97] 09 PyCharm交互式开发

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09 PyCharm交互式开发

[98] 10 运算符的分类

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10 运算符的分类

[99] 11 算数运算符

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11 算数运算符

[100] 12 赋值运算符

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12 赋值运算符

[101] 13 复合赋值运算符

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13 复合赋值运算符

[102] 14 复合赋值注意点

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14 复合赋值注意点

[103] 15 比较运算符

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15 比较运算符

[104] 16 逻辑运算符

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16 逻辑运算符

[105] 17 逻辑运算符书写习惯

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03:33

17 逻辑运算符书写习惯

[106] 18 数字的逻辑运算

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18 数字的逻辑运算

[107] 19 运算符总结

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04:13

19 运算符总结

[108] 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？

[109] 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？

[110] 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？

[111] 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？

[112] 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？

[113] 25 KNN 算法：近朱者赤，近...

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25 KNN 算法：近朱者赤，近墨者黑

[114] 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

[115] 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

[116] 28 支持向量机（SVM）：用一...

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28 支持向量机（SVM）：用一条线分开红豆与绿豆

[117] 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

[118] 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

[119] 31 k-mean 聚类：擒贼先...

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31 k-mean 聚类：擒贼先擒王，找到中心点，它附近的都是一类

[120] 32 DBScan 聚类：打破形...

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32 DBScan 聚类：打破形状的限制，使用密度聚类

[121] 33 实践 2：如何使用 wor...

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33 实践 2：如何使用 word2vec 和 k-mean 聚类