数据挖掘思维与实战 24 讲 发掘数据隐藏价值，构建高薪知识架构

星***

数据挖掘思维与实战 24 讲
　 文档
　 [4292] 05　准备数据：如何处理出完整、干净的数据？【】.mp4
　 [4300] 13　人工神经网络：当前最火热的深度学习基础【】.mp4
　 [4310] 23　word2vec：让文字可以进行逻辑运算，女人+王冠=女王【】.mp4
　 [4288] 01　数据挖掘，到底在解决什么问题？【】.mp4
　 [4313] 结语　培养数据挖掘思维，终身学习【】.mp4
　 [4307] 20　Apriori 与 FP-Growth：不得不再说一遍啤酒与尿布的故事【】.mp4
　 [4306] 19　实践 3：使用线性回归预测房价【】.mp4
　 [4291] 04　理解业务和数据：我们需要做好什么计划？【】.mp4
　 [4295] 08　模型应用：我们的模型是否可以解决业务需求？【】.mp4
　 [4298] 11　朴素贝叶斯：算一算你是否要买延误险【】.mp4
　 [4289] 02　Python 的数据结构和基本语法【】.mp4
　 [4303] 16　DBScan 聚类：打破形状的限制，使用密度聚类【】.mp4
　 [4287] 开篇词　掌握数据挖掘，搭上划时代的数字化列车【】.mp4
　 [4301] 14　实践 1：使用 XGB 实现酒店信息消歧【】.mp4
　 [4296] 09　KNN 算法：近朱者赤，近墨者黑【】.mp4
　 [4297] 10　决策树：女神使用的约会决策【】.mp4
　 [4312] 彩蛋　数据挖掘工程师如何进阶【】.mp4
　 [4294] 07　模型评估：如何确认我们的模型已经达标？【】.mp4
　 [4293] 06　数据建模：该如何选择一个适合我需求的算法？【】.mp4
　 [4290] 03　工欲善其事必先利其器，扩展包与 Python 环境【】.mp4
　 [4311] 24　实践 5：使用 fatText 进行新闻文本分类【】.mp4
　 [4305] 18　线性回归与逻辑回归找到一个函数去拟合数据【】.mp4
　 [4308] 21　实践 4：用关联分析找到景点与玩法的关系【】.mp4
　 [4302] 15　k-mean 聚类：擒贼先擒王，找到中心点，它附近的都是一类【】.mp4
　 [4304] 17　实践 2：如何使用 word2vec 和 k-mean 聚类寻找相似的城市【】.mp4
　 [4299] 12　支持向量机（SVM）：用一条线分开红豆与绿豆【】.mp4
　 [4309] 22　TF-IDF：一种简单、古老，但有用的关键词提取技术【】.mp4
　　 [4306] 19　实践 3：使用线性回归预测房价【】(1).md
　　 [4297] 10　决策树：女神使用的约会决策【】(1).md
　　 [4290] 03　工欲善其事必先利其器，扩展包与 Python 环境【】.md
　　 [4302] 15　k-mean 聚类：擒贼先擒王，找到中心点，它附近的都是一类【】.md
　　 [4288] 01　数据挖掘，到底在解决什么问题？【】(1).md
　　 [4302] 15　k-mean 聚类：擒贼先擒王，找到中心点，它附近的都是一类【】(1).md
　　 [4300] 13　人工神经网络：当前最火热的深度学习基础【】.md
　　 [4309] 22　TF-IDF：一种简单、古老，但有用的关键词提取技术【】(1).md
　　 [4304] 17　实践 2：如何使用 word2vec 和 k-mean 聚类寻找相似的城市【】.md
　　 [4306] 19　实践 3：使用线性回归预测房价【】.md
　　 [4287] 开篇词　掌握数据挖掘，搭上划时代的数字化列车【】.md
　　 [4312] 彩蛋　数据挖掘工程师如何进阶【】(1).md
　　 [4295] 08　模型应用：我们的模型是否可以解决业务需求？【】(1).md
　　 [4291] 04　理解业务和数据：我们需要做好什么计划？【】.md
　　 [4313] 结语　培养数据挖掘思维，终身学习【】(1).md
　　 [4290] 03　工欲善其事必先利其器，扩展包与 Python 环境【】(1).md
　　 [4311] 24　实践 5：使用 fatText 进行新闻文本分类【】(1).md
　　 [4293] 06　数据建模：该如何选择一个适合我需求的算法？【】.md
　　 [4307] 20　Apriori 与 FP-Growth：不得不再说一遍啤酒与尿布的故事【】.md
　　 [4301] 14　实践 1：使用 XGB 实现酒店信息消歧【】(1).md
　　 [4297] 10　决策树：女神使用的约会决策【】.md
　　 [4292] 05　准备数据：如何处理出完整、干净的数据？【】(1).md
　　 [4313] 结语　培养数据挖掘思维，终身学习【】.md
　　 [4304] 17　实践 2：如何使用 word2vec 和 k-mean 聚类寻找相似的城市【】(1).md
　　 [4305] 18　线性回归与逻辑回归找到一个函数去拟合数据【】(1).md
　　 [4294] 07　模型评估：如何确认我们的模型已经达标？【】.md
　　 [4296] 09　KNN 算法：近朱者赤，近墨者黑【】.md
　　 [4310] 23　word2vec：让文字可以进行逻辑运算，女人+王冠=女王【】.md
　　 [4308] 21　实践 4：用关联分析找到景点与玩法的关系【】.md
　　 [4300] 13　人工神经网络：当前最火热的深度学习基础【】(1).md
　　 [4295] 08　模型应用：我们的模型是否可以解决业务需求？【】.md
　　 [4299] 12　支持向量机（SVM）：用一条线分开红豆与绿豆【】(1).md
　　 [4311] 24　实践 5：使用 fatText 进行新闻文本分类【】.md
　　 [4296] 09　KNN 算法：近朱者赤，近墨者黑【】(1).md
　　 [4305] 18　线性回归与逻辑回归找到一个函数去拟合数据【】.md
　　 [4293] 06　数据建模：该如何选择一个适合我需求的算法？【】(1).md
　　 [4298] 11　朴素贝叶斯：算一算你是否要买延误险【】(1).md
　　 [4308] 21　实践 4：用关联分析找到景点与玩法的关系【】(1).md
　　 [4312] 彩蛋　数据挖掘工程师如何进阶【】.md
　　 [4294] 07　模型评估：如何确认我们的模型已经达标？【】(1).md
　　 [4288] 01　数据挖掘，到底在解决什么问题？【】.md
　　 [4287] 开篇词　掌握数据挖掘，搭上划时代的数字化列车【】(1).md
　　 [4292] 05　准备数据：如何处理出完整、干净的数据？【】.md
　　 [4289] 02　Python 的数据结构和基本语法【】.md
　　 [4291] 04　理解业务和数据：我们需要做好什么计划？【】(1).md
　　 [4303] 16　DBScan 聚类：打破形状的限制，使用密度聚类【】(1).md
　　 [4301] 14　实践 1：使用 XGB 实现酒店信息消歧【】.md
　　 [4307] 20　Apriori 与 FP-Growth：不得不再说一遍啤酒与尿布的故事【】(1).md
　　 [4298] 11　朴素贝叶斯：算一算你是否要买延误险【】.md
　　 [4299] 12　支持向量机（SVM）：用一条线分开红豆与绿豆【】.md
　　 [4303] 16　DBScan 聚类：打破形状的限制，使用密度聚类【】.md
　　 [4310] 23　word2vec：让文字可以进行逻辑运算，女人+王冠=女王【】(1).md
　　 [4309] 22　TF-IDF：一种简单、古老，但有用的关键词提取技术【】.md
　　 [4289] 02　Python 的数据结构和基本语法【】(1).md
我用夸克网盘给你分享了「数据挖掘思维与实战 24 讲」，点击链接或复制整段内容，打开「夸克APP」即可获取。
/~86223Xupuc~


下载地址:

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复