Python3数据分析与挖掘建模实战 | 4CF8C5909D4FDA750F44C01C0FB6F07418B63758

Python3数据分析与挖掘建模实战

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/第4章多因子探索分析/
4-7 编码实现.mp4	167.0 MB
4-1 假设检验.mp4	13.3 MB
4-10 相关分析与实现.mp4	166.0 MB
4-11 因子分析与实现.mp4	32.8 MB
4-12 本章小结.mp4	12.2 MB
4-2 卡方检验.mp4	3.1 MB
4-3 方差检验.mp4	4.9 MB
4-4 相关系数.mp4	3.4 MB
4-5 线性回归.mp4	4.8 MB
4-6 主成分分析.mp4	8.9 MB
4-8 交叉分析方法与实现.mp4	118.5 MB
4-9 分组分析方法与实现.mp4	19.0 MB
/sample_code/
clst_main.py	1.4 KB
eda_1.py	1.5 KB
eda_2.py	4.9 KB
eda_3.py	2.4 KB
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etl2.py	1.0 KB
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semi_main.py	0.8 KB
说明.txt	0.2 KB
ass_main.py	3.8 KB
/sample_code/data/
HR.csv	566.9 KB
/书籍+随堂源码+说明/
利用Python进行数据分析.pdf	9.2 MB
半监督学习.pdf	3.2 MB
数据挖掘导论.pdf	2.6 MB
/第1章课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】/
1-1 课程导学.mp4	21.2 MB
1-2 数据分析概述.mp4	100.9 MB
/第2章数据获取/
2-1 数据仓库.mp4	7.5 MB
2-2 监测与抓取.mp4	24.4 MB
2-3 填写、埋点、日志、计算.mp4	2.9 MB
2-4 数据学习网站.mp4	94.1 MB
/第3章单因子探索分析与可视化/
3-1 数据案例介绍.mp4	21.3 MB
3-10 分布分析.mp4	5.2 MB
3-11 Satisfaction Level的分析.mp4	38.8 MB
3-12 LastEvaluation的分析.mp4	33.6 MB
3-13 NumberProject的分析.mp4	14.5 MB
3-14 AverageMonthlyHours的分析.mp4	33.5 MB
3-15 TimeSpendCompany的分析.mp4	4.3 MB
3-16 WorkAccident的分析.mp4	4.2 MB
3-17 Left的分析.mp4	2.6 MB
3-18 PromotionLast5Years的分析.mp4	3.2 MB
3-19 Salary的分析.mp4	8.1 MB
3-2 集中趋势,离中趋势.mp4	8.5 MB
3-20 Department的分析.mp4	6.1 MB
3-21 简单对比分析操作.mp4	37.7 MB
3-22 可视化-柱状图.mp4	155.1 MB
3-23 可视化-直方图.mp4	48.5 MB
3-24 可视化-箱线图.mp4	19.0 MB
3-25 可视化-折线图.mp4	20.8 MB
3-26 可视化-饼图.mp4	40.0 MB
3-27 本章小结.mp4	20.0 MB
3-3 数据分布--偏态与峰度.mp4	5.2 MB
3-4 抽样理论.mp4	6.5 MB
3-5 编码实现（基于python2.7）.mp4	92.9 MB
3-6 数据分类.mp4	3.1 MB
3-7 异常值分析.mp4	6.5 MB
3-8 对比分析.mp4	4.7 MB
3-9 结构分析.mp4	1.5 MB
/第5章预处理理论/
5-1 特征工程概述.mp4	10.4 MB
5-10 特征变换-正规化.mp4	13.9 MB
5-11 特征降维-LDA.mp4	33.7 MB
5-12 特征衍生.mp4	5.7 MB
5-13 HR表的特征预处理-1.mp4	119.9 MB
5-14 HR表的特征预处理-2.mp4	92.4 MB
5-15 本章小结.mp4	5.9 MB
5-2 数据样本采集.mp4	3.0 MB
5-3 异常值处理.mp4	63.3 MB
5-4 标注.mp4	3.2 MB
5-5 特征选择.mp4	82.1 MB
5-6 特征变换-对指化.mp4	5.2 MB
5-7 特征变换-离散化.mp4	15.2 MB
5-8 特征变换-归一化与标准化.mp4	13.5 MB
5-9 特征变换-数值化.mp4	27.9 MB
/第6章挖掘建模/
6-1 机器学习与数据建模.mp4	5.6 MB
6-10 回归-分类-逻辑回归.mp4	58.7 MB
6-11 回归-分类-人工神经网络-1.mp4	31.0 MB
6-12 回归-分类-人工神经网络-2.mp4	149.9 MB
6-13 回归-回归树与提升树.mp4	57.0 MB
6-14 聚类-Kmeans-1.mp4	24.5 MB
6-15 聚类-Kmeans-2.mp4	122.9 MB
6-16 聚类-DBSCAN.mp4	52.1 MB
6-17 聚类-层次聚类.mp4	17.6 MB
6-18 聚类-图分裂.mp4	3.8 MB
6-19 关联-关联规则-1.mp4	24.9 MB
6-2 训练集、验证集、测试集.mp4	30.9 MB
6-20 关联-关联规则-2.mp4	121.7 MB
6-21 半监督-标签传播算法.mp4	126.5 MB
6-22 本章小结.mp4	55.0 MB
6-3 分类-KNN.mp4	136.0 MB
6-4 分类-朴素贝叶斯.mp4	107.7 MB
6-5 分类-决策树.mp4	157.3 MB
6-6 分类-支持向量机.mp4	80.9 MB
6-7 分类-集成-随机森林.mp4	133.2 MB
6-8 分类-集成-Adaboost.mp4	53.0 MB
6-9 回归-线性回归.mp4	58.8 MB
/第7章模型评估/
7-1 分类评估-混淆矩阵.mp4	27.8 MB
7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图.mp4	82.3 MB
7-3 回归评估.mp4	44.2 MB
7-4 非监督评估.mp4	57.9 MB
/第8章总结与展望/
8-1 课程回顾与多角度看数据分析.mp4	11.5 MB
8-2 大数据与学习这门课后还能干什么_音频.mp4.mp4	16.4 MB
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