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开课吧数据挖掘第二期【完结】【11.6GB】

  • 发布时间：
    2025-10-31 20:15:44
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01第一章 Python基础 02第二章 数据挖掘先导课（一） 03第三章 数据挖掘先导课（二） 04第四章 数据挖掘先导课（三） 05第五章 数据挖掘先导课（四） 06第六章 数据挖掘预科课 07第七章 开门见山，入木三分 08第八章 取之精华，去伪取真 09第九章 法有定论，兵无常形 10第十章 线性回归算法 11第十一章 逻辑回归算法 12第十二章 银行利润最大化 13第十三章 支持向量机-SVM 14第十四章 数据挖掘项目—用户流失预警系统 15第十五章 建筑能源预测模型（上） 16第十六章 建筑能源预测模型（下） 17第十七章 决策树算法 18第十八章 随机森林算法 19第十九章 金融信用评分模型 20第二十章 梯度提升算法 21第二十一章 XGBoost算法 22第二十二章 高潜用户预测平台-上 23第二十三章 高潜用户预测平台-下 24第二十四章 聚类算法 k-Means 25第二十五章 时间序列（一） 26第二十六章 时间序列（二） 27第二十七章 啤酒销量时序分析 28第二十八章 作业讲解 29第二十九章 社交平台有效信息侦测 30第三十章 智能设备采集的用户行为数据的分析 31第三十一章 个性化新闻推荐 32第三十二章 上市资讯公司营收预测 33第三十三章 保险公司用户精细分层 34第三十四章 电商平台用户画像

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开课吧数据挖掘第二期【完结】11.63GB
01第一章 Python基础1.78GB
01-01 第一章第1节 Matplotlib基础-.mp4321.3MB
01-02 第一章第2节 Numpy基础-.mp4350.67MB
01-03 第一章第3节 Pandas基础1-.mp4354.14MB
01-04 第一章第4节 Pandas基础2-.mp4357.68MB
01-05 第一章第5节 Pandas基础3-.mp4437.23MB
01_python中matplotlib课件.pdf1.41MB
02_python中NumPy课件.pdf1.15MB
03_python中Pandas课件.pdf517.26KB
movie_metadata.exe744.28KB
02第二章 数据挖掘先导课（一）242.74MB
第1节-数据挖掘工程师实战——先导篇（一）.pdf2.46MB
第2节 向量基础-.mp432.31MB
第3节 矩阵的运算-.mp453.92MB
第4节 特殊矩阵-.mp470.92MB
第5节 最小二乘法-.mp428.07MB
第6节 最小二乘法代码-.mp455.05MB
03第三章 数据挖掘先导课（二）191.57MB
第1节-数据挖掘工程师实战——先导篇（二）.pdf2.56MB
第2节 概率-.mp427.5MB
第3节 离散型随机变量-.mp424.26MB
第4节 连续型随机变量-.mp421.2MB
第5节 正态分布-.mp419.65MB
第6节 极大似然估计-.mp422.43MB
第7节 期望估计-.mp414.1MB
第8节 伯努利分布-.mp415.21MB
第9节 偏差和方差-.mp410.92MB
第10节 过拟合欠拟合-.mp433.73MB
04第四章 数据挖掘先导课（三）212.87MB
4.NaiveBayes.exe329.74KB
第1节-数据挖掘工程师实战——先导篇（三）.pdf704.99KB
第2节 条件概率-.mp430.66MB
第3节 贝叶斯公式-.mp417.41MB
第4节 朴素贝叶斯-.mp442.36MB
第5节 sklearn朴素贝叶斯-.mp442.98MB
第6节 垃圾邮件分类-.mp478.44MB
05第五章 数据挖掘先导课（四）186.11MB
2.KNN.exe807.26KB
第1节-数据挖掘工程师实战——先导篇（四）.pdf388.21KB
第2节 距离的度量-.mp420.9MB
第3节 KNN思想-.mp422.66MB
第4节 KNN_sklearn-.mp444.06MB
第5节 KD树-.mp432.56MB
第6节 手写数字识别-.mp464.77MB
06第六章 数据挖掘预科课1.66GB
1 Python基础语法.pdf770.39KB
2 国际数据主要国家(地区)20年年度数据-utf8.exe321.31KB
2 numpy基础.pdf719.14KB
2 作业.txt356B
4 Pandas基础.pdf987.06KB
5 matplotlib基础.pdf1.18MB
5 TestData.exe526.46KB
5 作业需求.txt663B
6 pandas和matplotlib案例讲解.pdf226.1KB
7 常见的数据挖掘面试题.pdf37.51KB
7 快速排序时间复杂度.png154.84KB
7 数据结构（一）(1) (1).pdf221.67KB
8 数据结构（二）.pdf172.06KB
9 数据结构（三）.pdf971.95KB
10 头脑风暴（编程实战）.exe322.39KB
11 数学基础一.pdf1.11MB
12 数学基础（二）.pdf1.01MB
13 数学基础（三）.pdf763.79KB
14 数学基础（四）.pdf413.41KB
第1节 python基础语法-.mp4120.51MB
第2节 Numpy基础-.mp4123.23MB
第3节 知识串联案例讲解-.mp4143.43MB
第4节 Pandas基础课程-.mp4130.94MB
第5节 Matplotlib基础-.mp4127.33MB
第6节 pandas与matplotlib案例讲解-.mp4117.62MB
第7节 数据结构1-.mp479.46MB
第8节 数据结构2-.mp4101.87MB
第9节 数据结构3-.mp4109.03MB
第10节 数据结构常见面试题讲解-.mp4199.68MB
第11节 数学基础一-.mp4102.86MB
第12节 数学基础二-.mp495.15MB
第13节 数学基础三-.mp4115.44MB
第14节 数学基础四-.mp4119MB
07第七章 开门见山，入木三分159.62MB
开门见山，入木三分-.mp4152.32MB
开门见山，入木三分.pdf7.09MB
数据结构（一）(1).pdf221.67KB
08第八章 取之精华，去伪取真259.23MB
兵无常形，特征工程代码数据.exe469.05KB
兵无常形，特征工程课件.pdf9.4MB
模型的评估指标汇总-.mp449.93MB
取之精华，去伪取真-.mp4198.95MB
数据挖掘2期-清明假期作业.pdf104.64KB
作业参考答案.exe390.09KB
09第九章 法有定论，兵无常形229.13MB
法有定论，兵无常形-.mp4213.26MB
模型解释代码数据.exe6.96MB
模型解释课件.pdf8.91MB
10第十章 线性回归算法170.01MB
Lineregression算法代码数据.exe687.8KB
线性回归算法-.mp4157.55MB
线性回归算法.pdf11.79MB
11第十一章 逻辑回归算法192.68MB
逻辑回归算法-.mp4182.38MB
逻辑回归算法精讲.pdf9.79MB
Logistic回归(逻辑斯特)算法.exe517.99KB
12第十二章 银行利润最大化231.28MB
逻辑回归算法之如何实现客户逾期还款业务 - 代码.exe11.34MB
逻辑回归算法之如何实现客户逾期还款业务.pdf8.98MB
银行利润最大化.mp4210.96MB
13第十三章 支持向量机-SVM192.92MB
SVM算法代码.exe571.83KB
SVM算法课件.pdf7.12MB
支持向量机-SVM-.mp4185.24MB
14第十四章 数据挖掘项目—用户流失预警系统198.82MB
20200418用户流失预警随堂问题.txt7.95KB
20200418用户流失预警系统 — 代码.exe570.37KB
20200418用户流失预警系统 —课件.pdf4.77MB
数据挖掘项目—用户流失预警系统-.mp4193.48MB
15第十五章 建筑能源预测模型（上）262.4MB
20200421建筑能源得分预测报告-代码.exe5.48MB
20200421建筑能源得分预测报告课件-上.pdf9.79MB
20200421建筑能源预测上随堂问题.txt4.03KB
建筑能源预测模型（上）-.mp4247.12MB
16第十六章 建筑能源预测模型（下）281.33MB
20200423建筑能源得分预测报告-代码.exe6.08MB
20200423建筑能源得分预测报告课件-下.pdf13.87MB
20200423建筑能源预测下随堂问题.txt11.75KB
建筑能源预测模型（下）-.mp4261.36MB
17第十七章 决策树算法202.7MB
20200425Decision Tree(决策树算法)代码.exe6.67MB
20200425Decision Tree(决策树算法)课件.pdf10.32MB
决策树算法-.mp4185.71MB
18第十八章 随机森林算法206.72MB
20200428Random Forest(随机森林算法)代码.exe471.42KB
20200428Random Forest(随机森林算法)课件.pdf7.08MB
20200428随机森林随堂问题.txt4.92KB
随机森林算法-.mp4197.31MB
五一作业.exe851.81KB
五一作业更新.exe1.03MB
19第十九章 金融信用评分模型242.34MB
20200507金融风控模型之如何制作评分卡代码.exe10.39MB
20200507金融风控模型之如何制作评分卡课件.pdf3.18MB
金融信用评分模型-.mp4228.76MB
20第二十章 梯度提升算法180.25MB
20200509GBDT随堂问题.txt4.54KB
20200509梯度提升决策树代码.exe15.76MB
20200509梯度提升决策树课件.pdf4.12MB
梯度提升算法-.mp4160.37MB
21第二十一章 XGBoost算法185.47MB
20200512XGBoost随堂问题.txt1.99KB
XGBoost算法-.mp4180.59MB
XGBoost算法课件-代码.exe364.89KB
XGBoost算法课件.pdf4.51MB
22第二十二章 高潜用户预测平台-上670.18MB
20200514高潜用户购买画像-上-代码.exe403.54MB
20200514高潜用户购买画像-上-课件.pdf4.51MB
20200514用户画像随堂问题-上.txt4.93KB
高潜用户预测平台-上-.mp4262.13MB
23第二十三章 高潜用户预测平台-下1.07GB
20200514高潜用户购买画像-上-代码.exe403.54MB
20200514用户画像随堂问题-上.txt4.93KB
20200516高潜用户购买画像-下 -代码.exe421.95MB
20200516高潜用户购买画像-下-课件.pdf17.98MB
20200516用户画像随堂问题-下.txt4.06KB
高潜用户预测平台-下-.mp4252.97MB
24第二十四章 聚类算法 k-Means191.17MB
20200516高潜用户购买画像-下-课件.pdf17.98MB
20200519聚类随堂问题.txt2.29KB
20200519无监督学习—聚类算法代码.exe461.83KB
20200519无监督学习—聚类算法课件.pdf3.58MB
聚类算法 k-Means-.mp4169.15MB
25第二十五章 时间序列（一）217.77MB
25第二十五章 时间序列（一）.exe459.37KB
20200521时间序列分析课件.pdf3.98MB
Facebook分类练习(1).pdf634.28KB
时间序列（一）-.mp4212.72MB
26第二十六章 时间序列（二）552.13MB
时间序列（二）点播-时间序列辅助视频-.mp4275.95MB
时间序列（二）直播-.mp4276.18MB
27第二十七章 啤酒销量时序分析281.16MB
20200526beer.exe318.41KB
20200526啤酒销量时序分析课件 (1).pdf4.26MB
Facebook分类练习（答案）.pdf167.91KB
啤酒销量时序分析-.mp4276.42MB
28第二十八章 作业讲解188.83MB
28第二十八章 作业讲解.exe350.83KB
作业讲解-.mp4188.49MB
29第二十九章 社交平台有效信息侦测393.94MB
29第二十九章 社交平台有效信息侦测.exe205.45MB
社交平台有效信息侦测-.mp4188.49MB
30第三十章 智能设备采集的用户行为数据的分析297.94MB
智能设备采集的用户行为数据的分析-.mp488.56MB
智能设备采集的用户行为数据的分析.exe209.38MB
31第三十一章 个性化新闻推荐50.34MB
20200604.pdf1.23MB
20200604【2.0补充案例】 使用hyperopt调参.pdf287.72KB
20200606课后资料.exe10.26MB
20200606实时推荐（课间补充）.pdf258.69KB
个性化新闻推荐-.mp438.31MB
32第三十二章 上市资讯公司营收预测203.36MB
20200607上市公司收入预测课后课件更新.pdf4.42MB
20200607营收预测-课后课件.exe5.22MB
20200607营收预测-课后资料.exe3.12MB
20200607营收预测课件.pdf3.21MB
上市资讯公司营收预测-.mp4187.39MB
33第三十三章 保险公司用户精细分层123.45MB
20200613决策树-用户分层课后资料.exe496.18KB
20200613决策树-用户分层课件.pdf2.72MB
保险公司用户精细分层-.mp4120.25MB
34第三十四章 电商平台用户画像93.74MB
34第三十四章 电商平台用户画像.exe6.19MB
20200614聚类-用户画像课件.pdf2.4MB
20200614逻辑回归.pdf2.86MB
电商平台用户画像-.mp482.29MB
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