开课吧数据挖掘第二期【完结】 - 南小城杂货铺

• file:第4节 连续型随机变量-.mp4
• file:第1节-数据挖掘工程师实战——先导篇（二）.pdf
• file:第10节 过拟合欠拟合-.mp4
• file:20200526啤酒销量时序分析课件 (1).pdf
• file:20200526beer.exe
• file:Facebook分类练习（答案）.pdf
• file:啤酒销量时序分析-.mp4
• file:Lineregression算法代码数据.exe
• file:线性回归算法.pdf
• file:20200516高潜用户购买画像-下-课件.pdf
• file:20200519无监督学习—聚类算法代码.exe
• file:聚类算法 k-Means-.mp4
• file:20200519聚类随堂问题.txt
• file:高潜用户预测平台-上-.mp4
• file:20200418用户流失预警系统 —课件.pdf
• file:数据挖掘项目—用户流失预警系统-.mp4
• file:20200607营收预测-课后资料.exe
• file:20200607上市公司收入预测课后课件更新.pdf
• file:上市资讯公司营收预测-.mp4
• file:29第二十九章 社交平台有效信息侦测.exe
• file:社交平台有效信息侦测-.mp4
• file:20200613决策树-用户分层课件.pdf
• file:保险公司用户精细分层-.mp4
• file:4.NaiveBayes.exe
• file:第5节 sklearn朴素贝叶斯-.mp4
• folder:开课吧数据挖掘第二期【完结】
• folder:03第三章 数据挖掘先导课（二）
• folder:27第二十七章 啤酒销量时序分析
• folder:10第十章 线性回归算法
• folder:24第二十四章 聚类算法 k-Means
• folder:22第二十二章 高潜用户预测平台-上
• folder:14第十四章 数据挖掘项目—用户流失预警系统
• folder:32第三十二章 上市资讯公司营收预测
• folder:33第三十三章 保险公司用户精细分层
• folder:08第八章 取之精华，去伪取真
• folder:34第三十四章 电商平台用户画像
• folder:28第二十八章 作业讲解
• folder:21第二十一章 XGBoost算法
• folder:26第二十六章 时间序列（二）
• folder:01第一章 Python基础
• folder:16第十六章 建筑能源预测模型（下）
• folder:31第三十一章 个性化新闻推荐
• folder:12第十二章 银行利润最大化
• folder:07第七章 开门见山，入木三分
• folder:09第九章 法有定论，兵无常形
• folder:19第十九章 金融信用评分模型
• folder:30第三十章 智能设备采集的用户行为数据的分析
• folder:13第十三章 支持向量机-SVM