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-071 6-11 回归-分类-人工神经网络-1（上）-网易公开课

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071 6-11 回归-分类-人工神经网络-1（上）

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[1] 001 1-1课程导学

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001 1-1课程导学

[2] 002 1-2数据分析概述（上）

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002 1-2数据分析概述（上）

[3] 002 1-2数据分析概述（下）

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002 1-2数据分析概述（下）

[4] 003 2-1 数据仓库

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003 2-1 数据仓库

[5] 004 2-2 监测与抓取

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004 2-2 监测与抓取

[6] 005 2-3 填写、埋点、日志、...

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005 2-3 填写、埋点、日志、计算

[7] 006 2-4 数据学习网站

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006 2-4 数据学习网站

[8] 007 3-1 数据案例介绍

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007 3-1 数据案例介绍

[9] 008 3-2 集中趋势,离中趋势

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008 3-2 集中趋势,离中趋势

[10] 009 3-3 数据分布--偏态与...

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009 3-3 数据分布--偏态与峰度

[11] 010 3-4 抽样理论

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010 3-4 抽样理论

[12] 011 3-5 编码实现（上）

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011 3-5 编码实现（上）

[13] 011 3-5 编码实现（下）

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011 3-5 编码实现（下）

[14] 012 3-6 数据分类

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012 3-6 数据分类

[15] 013 3-7 异常值分析

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013 3-7 异常值分析

[16] 014 3-8 对比分析

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014 3-8 对比分析

[17] 015 3-9 结构分析

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015 3-9 结构分析

[18] 016 3-10 分布分析

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016 3-10 分布分析

[19] 017 3-11 Satisfac...

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017 3-11 Satisfaction Level的分析

[20] 018 3-12 LastEval...

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018 3-12 LastEvaluation的分析

[21] 019 3-13 NumberPr...

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019 3-13 NumberProject的分析

[22] 020 3-14 AverageM...

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020 3-14 AverageMonthlyHours的分析

[23] 021 3-15 TimeSpen...

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021 3-15 TimeSpendCompany的分析

[24] 022 3-16 WorkAcci...

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022 3-16 WorkAccident的分析

[25] 023 3-17 Left的分析

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023 3-17 Left的分析

[26] 024 3-18 Promotio...

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024 3-18 PromotionLast5Years的分析

[27] 025 3-19 Salary的分...

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025 3-19 Salary的分析

[28] 026 3-20 Departme...

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026 3-20 Department的分析

[29] 027 3-21 简单对比分析操作

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027 3-21 简单对比分析操作

[30] 028 3-22 可视化-柱状图（...

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028 3-22 可视化-柱状图（上）

[31] 028 3-22 可视化-柱状图（...

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028 3-22 可视化-柱状图（下）

[32] 029 3-23 可视化-直方图

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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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031 3-25 可视化-折线图

[35] 032 3-26 可视化-饼图

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032 3-26 可视化-饼图

[36] 033 3-27 本章小结

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033 3-27 本章小结

[37] 034 4-1 假设检验

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034 4-1 假设检验

[38] 035 4-2 卡方检验

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035 4-2 卡方检验

[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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037 4-4 相关系数

[41] 038 4-5 线性回归

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038 4-5 线性回归

[42] 039 4-6 主成分分析

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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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041 4-8 交叉分析方法与实现（上）

[46] 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）

[47] 042 4-9 分组分析方法与实现

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042 4-9 分组分析方法与实现

[48] 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）

[49] 043 4-10 相关分析与实现（...

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043 4-10 相关分析与实现（下）

[50] 044 4-11 因子分析与实现

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044 4-11 因子分析与实现

[51] 045 4-12 本章小结

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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）

[53] 046 5-1 特征工程概述（下）

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046 5-1 特征工程概述（下）

[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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054 5-9 特征变换-数值化（上）

[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）

[67] 056 5-11 特征降维-LDA...

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056 5-11 特征降维-LDA（下）

[68] 057 5-12 特征衍生

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057 5-12 特征衍生

[69] 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）

[70] 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（下）

[71] 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

[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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061 6-1 机器学习与数据建模

[74] 062 6-2 训练集、验证集、测...

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062 6-2 训练集、验证集、测试集

[75] 063 6-3 分类-KNN（上）

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063 6-3 分类-KNN（上）

[76] 063 6-3 分类-KNN（下）

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063 6-3 分类-KNN（下）

[77] 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）

[78] 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）

[79] 065 6-5 分类-决策树（上）

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065 6-5 分类-决策树（上）

[80] 065 6-5 分类-决策树（下）

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065 6-5 分类-决策树（下）

[81] 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）

[82] 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）

[83] 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）

[84] 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）

[85] 068 6-8 分类-集成-Ada...

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068 6-8 分类-集成-Adaboost（上）

[86] 068 6-8 分类-集成-Ada...

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068 6-8 分类-集成-Adaboost（下）

[87] 069 6-9 回归-线性回归（上...

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069 6-9 回归-线性回归（上）

[88] 069 6-9 回归-线性回归（下...

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069 6-9 回归-线性回归（下）

[89] 070 6-10 回归-分类-逻辑...

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070 6-10 回归-分类-逻辑回归（上）

[90] 070 6-10 回归-分类-逻辑...

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070 6-10 回归-分类-逻辑回归（下）

[91] 071 6-11 回归-分类-人工...

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待播放

071 6-11 回归-分类-人工神经网络-1（上）

[92] 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（下）

[93] 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）

[94] 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）

[95] 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）

[96] 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）

[97] 074 6-14 聚类-Kmean...

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074 6-14 聚类-Kmeans-1（上）

[98] 074 6-14 聚类-Kmean...

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05:28

074 6-14 聚类-Kmeans-1（下）

[99] 075 6-15 聚类-Kmean...

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05:30

075 6-15 聚类-Kmeans-2（上）

[100] 075 6-15 聚类-Kmean...

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075 6-15 聚类-Kmeans-2（下）

[101] 076 6-16 聚类-DBSCA...

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076 6-16 聚类-DBSCAN（上）

[102] 076 6-16 聚类-DBSCA...

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076 6-16 聚类-DBSCAN（下）

[103] 077 6-17 聚类-层次聚类

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077 6-17 聚类-层次聚类

[104] 078 6-18 聚类-图分裂

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078 6-18 聚类-图分裂

[105] 079 6-19 关联-关联规则-...

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079 6-19 关联-关联规则-1（上）

[106] 079 6-19 关联-关联规则-...

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079 6-19 关联-关联规则-1（下）

[107] 080 6-20 关联-关联规则-...

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080 6-20 关联-关联规则-2（上）

[108] 080 6-20 关联-关联规则-...

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080 6-20 关联-关联规则-2（下）

[109] 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）

[110] 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（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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07:36

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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06:00

05 输入功能实现

[128] 06 体验数据类型转换

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06:44

06 体验数据类型转换

[129] 07 数据类型转换函数

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09:56

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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09:00

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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06:15

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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03:20

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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