Python3数据分析与挖掘建模实战

磁力链接/BT种子名称

Python3数据分析与挖掘建模实战

磁力链接/BT种子简介

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  • 第4章 多因子探索分析/4-7 编码实现.mp4 167.0 MB
  • 书籍+随堂源码+说明/sample_code/clst_main.py 1.4 kB
  • 书籍+随堂源码+说明/sample_code/data/HR.csv 566.9 kB
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  • 书籍+随堂源码+说明/sample_code/main.py 8.0 kB
  • 书籍+随堂源码+说明/sample_code/semi_main.py 769 Bytes
  • 书籍+随堂源码+说明/sample_code/说明.txt 228 Bytes
  • 书籍+随堂源码+说明/利用Python进行数据分析.pdf 9.2 MB
  • 书籍+随堂源码+说明/半监督学习.pdf 3.2 MB
  • 书籍+随堂源码+说明/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
  • 第1章 课程介绍【赠送相关电子书+随堂代码】/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
  • 第2章 数据获取/2-2 监测与抓取.mp4 24.4 MB
  • 第2章 数据获取/2-3 填写、埋点、日志、计算.mp4 2.9 MB
  • 第2章 数据获取/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
  • 第3章 单因子探索分析与可视化/3-10 分布分析.mp4 5.2 MB
  • 第3章 单因子探索分析与可视化/3-11 Satisfaction Level的分析.mp4 38.8 MB
  • 第3章 单因子探索分析与可视化/3-12 LastEvaluation的分析.mp4 33.6 MB
  • 第3章 单因子探索分析与可视化/3-13 NumberProject的分析.mp4 14.5 MB
  • 第3章 单因子探索分析与可视化/3-14 AverageMonthlyHours的分析.mp4 33.5 MB
  • 第3章 单因子探索分析与可视化/3-15 TimeSpendCompany的分析.mp4 4.3 MB
  • 第3章 单因子探索分析与可视化/3-16 WorkAccident的分析.mp4 4.2 MB
  • 第3章 单因子探索分析与可视化/3-17 Left的分析.mp4 2.6 MB
  • 第3章 单因子探索分析与可视化/3-18 PromotionLast5Years的分析.mp4 3.2 MB
  • 第3章 单因子探索分析与可视化/3-19 Salary的分析.mp4 8.1 MB
  • 第3章 单因子探索分析与可视化/3-2 集中趋势,离中趋势.mp4 8.5 MB
  • 第3章 单因子探索分析与可视化/3-20 Department的分析.mp4 6.1 MB
  • 第3章 单因子探索分析与可视化/3-21 简单对比分析操作.mp4 37.7 MB
  • 第3章 单因子探索分析与可视化/3-22 可视化-柱状图.mp4 155.1 MB
  • 第3章 单因子探索分析与可视化/3-23 可视化-直方图.mp4 48.5 MB
  • 第3章 单因子探索分析与可视化/3-24 可视化-箱线图.mp4 19.0 MB
  • 第3章 单因子探索分析与可视化/3-25 可视化-折线图.mp4 20.8 MB
  • 第3章 单因子探索分析与可视化/3-26 可视化-饼图.mp4 40.0 MB
  • 第3章 单因子探索分析与可视化/3-27 本章小结.mp4 20.0 MB
  • 第3章 单因子探索分析与可视化/3-3 数据分布--偏态与峰度.mp4 5.2 MB
  • 第3章 单因子探索分析与可视化/3-4 抽样理论.mp4 6.5 MB
  • 第3章 单因子探索分析与可视化/3-5 编码实现（基于python2.7）.mp4 92.9 MB
  • 第3章 单因子探索分析与可视化/3-6 数据分类.mp4 3.1 MB
  • 第3章 单因子探索分析与可视化/3-7 异常值分析.mp4 6.5 MB
  • 第3章 单因子探索分析与可视化/3-8 对比分析.mp4 4.7 MB
  • 第3章 单因子探索分析与可视化/3-9 结构分析.mp4 1.5 MB
  • 第4章 多因子探索分析/4-1 假设检验.mp4 13.3 MB
  • 第4章 多因子探索分析/4-10 相关分析与实现.mp4 166.0 MB
  • 第4章 多因子探索分析/4-11 因子分析与实现.mp4 32.8 MB
  • 第4章 多因子探索分析/4-12 本章小结.mp4 12.2 MB
  • 第4章 多因子探索分析/4-2 卡方检验.mp4 3.1 MB
  • 第4章 多因子探索分析/4-3 方差检验.mp4 4.9 MB
  • 第4章 多因子探索分析/4-4 相关系数.mp4 3.4 MB
  • 第4章 多因子探索分析/4-5 线性回归.mp4 4.8 MB
  • 第4章 多因子探索分析/4-6 主成分分析.mp4 8.9 MB
  • 书籍+随堂源码+说明/sample_code/ass_main.py 3.8 kB
  • 第4章 多因子探索分析/4-8 交叉分析方法与实现.mp4 118.5 MB
  • 第4章 多因子探索分析/4-9 分组分析方法与实现.mp4 19.0 MB
  • 第5章 预处理理论/5-1 特征工程概述.mp4 10.4 MB
  • 第5章 预处理理论/5-10 特征变换-正规化.mp4 13.9 MB
  • 第5章 预处理理论/5-11 特征降维-LDA.mp4 33.7 MB
  • 第5章 预处理理论/5-12 特征衍生.mp4 5.7 MB
  • 第5章 预处理理论/5-13 HR表的特征预处理-1.mp4 119.9 MB
  • 第5章 预处理理论/5-14 HR表的特征预处理-2.mp4 92.4 MB
  • 第5章 预处理理论/5-15 本章小结.mp4 5.9 MB
  • 第5章 预处理理论/5-2 数据样本采集.mp4 3.0 MB
  • 第5章 预处理理论/5-3 异常值处理.mp4 63.3 MB
  • 第5章 预处理理论/5-4 标注.mp4 3.2 MB
  • 第5章 预处理理论/5-5 特征选择.mp4 82.1 MB
  • 第5章 预处理理论/5-6 特征变换-对指化.mp4 5.2 MB
  • 第5章 预处理理论/5-7 特征变换-离散化.mp4 15.2 MB
  • 第5章 预处理理论/5-8 特征变换-归一化与标准化.mp4 13.5 MB
  • 第5章 预处理理论/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
  • 第6章 挖掘建模/6-10 回归-分类-逻辑回归.mp4 58.7 MB
  • 第6章 挖掘建模/6-11 回归-分类-人工神经网络-1.mp4 31.0 MB
  • 第6章 挖掘建模/6-12 回归-分类-人工神经网络-2.mp4 149.9 MB
  • 第6章 挖掘建模/6-13 回归-回归树与提升树.mp4 57.0 MB
  • 第6章 挖掘建模/6-14 聚类-Kmeans-1.mp4 24.5 MB
  • 第6章 挖掘建模/6-15 聚类-Kmeans-2.mp4 122.9 MB
  • 第6章 挖掘建模/6-16 聚类-DBSCAN.mp4 52.1 MB
  • 第6章 挖掘建模/6-17 聚类-层次聚类.mp4 17.6 MB
  • 第6章 挖掘建模/6-18 聚类-图分裂.mp4 3.8 MB
  • 第6章 挖掘建模/6-19 关联-关联规则-1.mp4 24.9 MB
  • 第6章 挖掘建模/6-2 训练集、验证集、测试集.mp4 30.9 MB
  • 第6章 挖掘建模/6-20 关联-关联规则-2.mp4 121.7 MB
  • 第6章 挖掘建模/6-21 半监督-标签传播算法.mp4 126.5 MB
  • 第6章 挖掘建模/6-22 本章小结.mp4 55.0 MB
  • 第6章 挖掘建模/6-3 分类-KNN.mp4 136.0 MB
  • 第6章 挖掘建模/6-4 分类-朴素贝叶斯.mp4 107.7 MB
  • 第6章 挖掘建模/6-5 分类-决策树.mp4 157.3 MB
  • 第6章 挖掘建模/6-6 分类-支持向量机.mp4 80.9 MB
  • 第6章 挖掘建模/6-7 分类-集成-随机森林.mp4 133.2 MB
  • 第6章 挖掘建模/6-8 分类-集成-Adaboost.mp4 53.0 MB
  • 第6章 挖掘建模/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
  • 第7章 模型评估/7-2 分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图.mp4 82.3 MB
  • 第7章 模型评估/7-3 回归评估.mp4 44.2 MB
  • 第7章 模型评估/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
  • 第8章 总结与展望/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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