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016 3-10 分布分析
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      028 3-22 可视化-柱状图（下）
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      029 3-23 可视化-直方图
      [33] 030 3-24 可视化-箱线图
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      030 3-24 可视化-箱线图
      [34] 031 3-25 可视化-折线图
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      [39] 036 4-3 方差检验
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      036 4-3 方差检验
      [40] 037 4-4 相关系数
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      038 4-5 线性回归
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      039 4-6 主成分分析
      [43] 040 4-7 编码实现（上）
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      040 4-7 编码实现（上）
      [44] 040 4-7 编码实现（下）
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      040 4-7 编码实现（下）
      [45] 041 4-8 交叉分析方法与实现...
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      [47] 042 4-9 分组分析方法与实现
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      045 4-12 本章小结
      [52] 046 5-1 特征工程概述（上）
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      046 5-1 特征工程概述（上）
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      [54] 047 5-2 数据样本采集
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      047 5-2 数据样本采集
      [55] 048 5-3 异常值处理（上）
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      048 5-3 异常值处理（上）
      [56] 048 5-3 异常值处理（下）
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      048 5-3 异常值处理（下）
      [57] 049 5-4 标注
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      049 5-4 标注
      [58] 050 5-5 特征选择（上）
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      050 5-5 特征选择（上）
      [59] 050 5-5 特征选择（下）
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      050 5-5 特征选择（下）
      [60] 051 5-6 特征变换-对指化
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      051 5-6 特征变换-对指化
      [61] 052 5-7 特征变换-离散化
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      052 5-7 特征变换-离散化
      [62] 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
      [63] 054 5-9 特征变换-数值化（...
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      [64] 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）
      [65] 055 5-10 特征变换-正规化
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      055 5-10 特征变换-正规化
      [66] 056 5-11 特征降维-LDA...
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      056 5-11 特征降维-LDA（上）
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      057 5-12 特征衍生
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      [72] 060 5-15 本章小结
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      060 5-15 本章小结
      [73] 061 6-1 机器学习与数据建模
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      063 6-3 分类-KNN（下）
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      [81] 066 6-6 分类-支持向量机（...
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      077 6-17 聚类-层次聚类
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      080 6-20 关联-关联规则-2（下）
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      081 6-21 半监督-标签传播算法（下）
      [111] 082 6-22 本章小结
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      082 6-22 本章小结
      [112] 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）
      [113] 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（下）
      [114] 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（上）
      [115] 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）
      [116] 085 7-3 回归评估
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      085 7-3 回归评估
      [117] 086 7-4 非监督评估
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      086 7-4 非监督评估
      [118] 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
      [119] 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
      [120] 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）
      [121] 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）
      [122] 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）
      [123] 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）
      [124] 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）
      [125] 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）
      [126] 04 了解输入
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      04 了解输入
      [127] 05 输入功能实现
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      05 输入功能实现
      [128] 06 体验数据类型转换
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      06 体验数据类型转换
      [129] 07 数据类型转换函数
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      07 数据类型转换函数
      [130] 08 总结数据类型的转换
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      08 总结数据类型的转换
      [131] 09 PyCharm交互式开发
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      09 PyCharm交互式开发
      [132] 10 运算符的分类
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      10 运算符的分类
      [133] 11 算数运算符
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      11 算数运算符
      [134] 12 赋值运算符
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      12 赋值运算符
      [135] 13 复合赋值运算符
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      13 复合赋值运算符
      [136] 14 复合赋值注意点
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      14 复合赋值注意点
      [137] 15 比较运算符
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      15 比较运算符
      [138] 16 逻辑运算符
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      16 逻辑运算符
      [139] 17 逻辑运算符书写习惯
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      17 逻辑运算符书写习惯
      [140] 18 数字的逻辑运算
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      18 数字的逻辑运算
      [141] 19 运算符总结
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      19 运算符总结
      [142] 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）
      [143] 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）
      [144] 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）
      [145] 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）
      [146] 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）
      [147] 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）
      [148] 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）
      [149] 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）
      [150] 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？（上）
      [151] 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）
      [152] 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
      [153] 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）
      [154] 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）
      [155] 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）
      [156] 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（下）
      [157] 28 支持向量机（SVM）：用一...
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      [158] 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（下）
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      [160] 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（下）
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