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067 6-7 分类-集成-随机森林(下)
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[58] 050 5-5 特征选择(上)
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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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[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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[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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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)
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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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[97] 074 6-14 聚类-Kmean...
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074 6-14 聚类-Kmeans-1(上)
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074 6-14 聚类-Kmeans-1(下)
[99] 075 6-15 聚类-Kmean...
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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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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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