【尊享】ZX033 – 数据挖掘实战工程师2期 [11.7G]

【尊享】ZX033 – 数据挖掘实战工程师2期 [11.7G]
┃ ┣━━01-01 第一章第1节 Matplotlib基础.vep [321.3M]
┃ ┣━━01-02 第一章第2节 Numpy基础.vep [318.8M]
┃ ┣━━01-03 第一章第3节 Pandas基础1.vep [345.1M]
┃ ┣━━01-04 第一章第4节 Pandas基础2.vep [319.8M]
┃ ┣━━01-05 第一章第5节 Pandas基础3.vep [372.1M]
┃ ┣━━01_python中matplotlib课件.pdf [1.4M]
┃ ┣━━02_python中NumPy课件.pdf [1.2M]
┃ ┣━━03_python中Pandas课件.pdf [517.3K]
┃ ┗━━3movie_metadata.zip [530.3K]
┣━━02第二章 数据挖掘先导课（一） [222.1M]
┃ ┣━━第2节 向量基础.vep [33.7M]
┃ ┣━━第3节 矩阵的运算.vep [54.5M]
┃ ┣━━第4节 特殊矩阵.vep [50.2M]
┃ ┣━━第5节 最小二乘法.vep [36.7M]
┃ ┣━━第6节 最小二乘法代码.vep [44.6M]
┃ ┗━━数据挖掘工程师实战——先导篇（一）.pdf [2.5M]
┣━━03第三章 数据挖掘先导课（二） [228.1M]
┃ ┣━━第10节 过拟合欠拟合.vep [42.6M]
┃ ┣━━第2节 概率.vep [29.4M]
┃ ┣━━第3节 离散型随机变量.vep [26.7M]
┃ ┣━━第4节 连续型随机变量.vep [27.8M]
┃ ┣━━第5节 正态分布.vep [14.6M]
┃ ┣━━第6节 极大似然估计.vep [30.5M]
┃ ┣━━第7节 期望估计.vep [21.5M]
┃ ┣━━第8节 伯努利分布.vep [21.8M]
┃ ┣━━第9节 偏差和方差.vep [10.7M]
┃ ┗━━数据挖掘工程师实战——先导篇（二）.pdf [2.6M]
┣━━04第四章 数据挖掘先导课（三） [212.6M]
┃ ┣━━4.NaiveBayes.zip [18K]
┃ ┣━━第2节 条件概率.vep [30.7M]
┃ ┣━━第3节 贝叶斯公式.vep [17.4M]
┃ ┣━━第4节 朴素贝叶斯.vep [42.4M]
┃ ┣━━第5节 sklearn朴素贝叶斯.vep [43M]
┃ ┣━━第6节 垃圾邮件分类.vep [78.4M]
┃ ┗━━数据挖掘工程师实战——先导篇（三）.pdf [705K]
┣━━05第五章 数据挖掘先导课（四） [186.2M]
┃ ┣━━2.KNN.zip [907.3K]
┃ ┣━━第2节 距离的度量.vep [20.9M]
┃ ┣━━第3节 KNN思想.vep [22.7M]
┃ ┣━━第4节 KNN_sklearn.vep [44.1M]
┃ ┣━━第5节 KD树.vep [32.6M]
┃ ┣━━第6节 手写数字识别.vep [64.8M]
┃ ┗━━数据挖掘工程师实战——先导篇（四）.pdf [388.2K]
┣━━06第六章 数据挖掘预科课 [1.7G]
┃ ┣━━1 Python基础语法.pdf [770.4K]
┃ ┣━━2 numpy基础.pdf [719.1K]
┃ ┣━━2 国际数据主要国家(地区)20年年度数据-utf8.zip [4.8K]
┃ ┣━━2 作业.txt [356B]
┃ ┣━━4 Pandas基础.pdf [987.1K]
┃ ┣━━5 matplotlib基础.pdf [1.2M]
┃ ┣━━5 TestData.zip [311.7K]
┃ ┣━━5 作业需求.txt [663B]
┃ ┣━━6 pandas和matplotlib案例讲解.pdf [226.1K]
┃ ┣━━7 常见的数据挖掘面试题.pdf [37.5K]
┃ ┣━━7 快速排序时间复杂度.png [154.8K]
┃ ┣━━7 数据结构（一）(1) (1).pdf [221.7K]
┃ ┣━━8 数据结构（二）.pdf [172.1K]
┃ ┣━━9 数据结构（三）.pdf [971.9K]
┃ ┣━━10 头脑风暴（编程实战）.zip [6.1K]
┃ ┣━━11 数学基础一.pdf [1.1M]
┃ ┣━━12 数学基础（二）.pdf [1M]
┃ ┣━━13 数学基础（三）.pdf [763.8K]
┃ ┣━━14 数学基础（四）.pdf [413.4K]
┃ ┣━━第10节 数据结构常见面试题讲解.vep [199.7M]
┃ ┣━━第11节 数学基础一.vep [102.9M]
┃ ┣━━第12节 数学基础二.vep [95.1M]
┃ ┣━━第13节 数学基础三.vep [115.4M]
┃ ┣━━第14节 数学基础四.vep [119M]
┃ ┣━━第1节 python基础语法.vep [120.5M]
┃ ┣━━第2节 Numpy基础.vep [123.2M]
┃ ┣━━第3节 知识串联案例讲解.vep [143.4M]
┃ ┣━━第4节 Pandas基础课程.vep [130.9M]
┃ ┣━━第5节 Matplotlib基础.vep [127.3M]
┃ ┣━━第6节 pandas与matplotlib案例讲解.vep [117.6M]
┃ ┣━━第7节 数据结构1.vep [79.5M]
┃ ┣━━第8节 数据结构2.vep [101.9M]
┃ ┗━━第9节 数据结构3.vep [109M]
┣━━07第七章 开门见山，入木三分 [159.6M]
┃ ┣━━开门见山，入木三分.pdf [7.1M]
┃ ┣━━开门见山，入木三分.vep [152.3M]
┃ ┗━━数据结构（一）(1).pdf [221.7K]
┣━━08第八章 取之精华，去伪取真 [258.6M]
┃ ┣━━兵无常形，特征工程代码数据.zip [164.5K]
┃ ┣━━兵无常形，特征工程课件.pdf [9.4M]
┃ ┣━━模型的评估指标汇总.vep [49.9M]
┃ ┣━━取之精华，去伪取真.vep [199M]
┃ ┣━━数据挖掘2期-清明假期作业.pdf [104.6K]
┃ ┗━━作业参考答案.zip [76K]
┣━━09第九章 法有定论，兵无常形 [228.8M]
┃ ┣━━法有定论，兵无常形.vep [213.3M]
┃ ┣━━模型解释代码数据.zip [6.7M]
┃ ┣━━模型解释课件.pdf [8.9M]
┣━━10第十章 线性回归算法 [169.7M]
┃ ┣━━线性回归算法.pdf [11.8M]
┃ ┣━━线性回归算法.vep [157.5M]
┃ ┗━━Lineregression算法代码数据.zip [378.3K]
┣━━11第十一章 逻辑回归算法 [192.4M]
┃ ┣━━逻辑回归算法.vep [182.4M]
┃ ┣━━逻辑回归算法精讲.pdf [9.8M]
┃ ┗━━Logistic回归(逻辑斯特)算法 .zip [202.7K]
┣━━12第十二章 银行利润最大化 [234M]
┃ ┣━━逻辑回归算法之如何实现客户逾期还款业务 – 代码.zip [14.1M]
┃ ┣━━逻辑回归算法之如何实现客户逾期还款业务.pdf [9M]
┃ ┗━━银行利润最大化.mp4 [211M]
┣━━13第十三章 支持向量机-SVM [192.6M]
┃ ┣━━支持向量机-SVM.vep [185.2M]
┃ ┣━━SVM算法代码.zip [255.7K]
┃ ┗━━SVM算法课件.pdf [7.1M]
┣━━14第十四章 数据挖掘项目—用户流失预警系统 [198.5M]
┃ ┣━━20200418用户流失预警随堂问题.txt [8K]
┃ ┣━━20200418用户流失预警系统 — 代码.zip [267K]
┃ ┣━━20200418用户流失预警系统 —课件.pdf [4.8M]
┃ ┗━━数据挖掘项目—用户流失预警系统.vep [193.5M]
┣━━15第十五章 建筑能源预测模型（上） [262.5M]
┃ ┣━━20200421建筑能源得分预测报告-代码.zip [5.6M]
┃ ┣━━20200421建筑能源得分预测报告课件-上.pdf [9.8M]
┃ ┣━━20200421建筑能源预测上随堂问题.txt [4K]
┃ ┗━━建筑能源预测模型（上）.vep [247.1M]
┣━━16第十六章 建筑能源预测模型（下） [281.5M]
┃ ┣━━20200423建筑能源得分预测报告-代码.zip [6.3M]
┃ ┣━━20200423建筑能源得分预测报告课件-下.pdf [13.9M]
┃ ┣━━20200423建筑能源预测下随堂问题.txt [11.7K]
┃ ┗━━建筑能源预测模型（下）.vep [261.4M]
┣━━17第十七章 决策树算法 [202.4M]
┃ ┣━━20200425Decision Tree(决策树算法)代码.zip [6.3M]
┃ ┣━━20200425Decision Tree(决策树算法)课件.pdf [10.3M]
┃ ┗━━决策树算法.vep [185.7M]
┣━━18第十八章 随机森林算法 [213.1M]
┃ ┣━━20200428Random Forest(随机森林算法)代码.zip [7.2M]
┃ ┣━━20200428Random Forest(随机森林算法)课件.pdf [7.1M]
┃ ┣━━20200428随机森林随堂问题.txt [4.9K]
┃ ┣━━随机森林算法.vep [197.3M]
┃ ┣━━五一假期作业.zip [646.5K]
┃ ┗━━五一作业更新.zip [901.5K]
┣━━19第十九章 金融信用评分模型 [242.4M]
┃ ┣━━20200507金融风控模型之如何制作评分卡代码.zip [10.5M]
┃ ┣━━20200507金融风控模型之如何制作评分卡课件.pdf [3.2M]
┃ ┗━━金融信用评分模型.vep [228.8M]
┣━━20第二十章 梯度提升算法 [179.9M]
┃ ┣━━20200509GBDT随堂问题.txt [4.5K]
┃ ┣━━20200509梯度提升决策树代码.zip [15.4M]
┃ ┣━━20200509梯度提升决策树课件.pdf [4.1M]
┃ ┗━━梯度提升算法.vep [160.4M]
┣━━21第二十一章 XGBoost算法 [185.2M]
┃ ┣━━20200512XGBoost随堂问题.txt [2K]
┃ ┣━━XGBoost算法.vep [180.6M]
┃ ┣━━XGBoost算法课件-代码.zip [62K]
┃ ┗━━XGBoost算法课件.pdf [4.5M]
┣━━22第二十二章 高潜用户预测平台-上 [712M]
┃ ┣━━20200514高潜用户购买画像-上-代码.zip [445.4M]
┃ ┣━━20200514高潜用户购买画像-上-课件.pdf [4.5M]
┃ ┣━━20200514用户画像随堂问题-上.txt [4.9K]
┃ ┗━━高潜用户预测平台-上.vep [262.1M]
┣━━23第二十三章 高潜用户预测平台-下 [1.2G]
┃ ┣━━.DS_Store [6K]
┃ ┣━━20200514高潜用户购买画像-上-代码.zip [445.4M]
┃ ┣━━20200514用户画像随堂问题-上.txt [4.9K]
┃ ┣━━20200516高潜用户购买画像-下 -代码.zip [482.2M]
┃ ┣━━20200516高潜用户购买画像-下-课件.pdf [18M]
┃ ┣━━20200516用户画像随堂问题-下.txt [4.1K]
┃ ┗━━高潜用户预测平台-下.vep [253M]
┣━━24第二十四章 聚类算法 k-Means [190.9M]
┃ ┣━━20200516高潜用户购买画像-下-课件.pdf [18M]
┃ ┣━━20200519聚类随堂问题.txt [2.3K]
┃ ┣━━20200519无监督学习—聚类算法代码.zip [145K]
┃ ┣━━20200519无监督学习—聚类算法课件.pdf [3.6M]
┃ ┗━━聚类算法 k-Means.vep [169.2M]
┣━━25第二十五章 时间序列（一） [217.5M]
┃ ┣━━20200521tstools.zip [2.2K]
┃ ┣━━20200521时间序列分析课件.pdf [4M]
┃ ┣━━时间序列（一）.vep [212.7M]
┃ ┣━━Facebook分类练习(1).pdf [634.3K]
┃ ┗━━test、train.zip [140.4K]
┣━━26第二十六章 时间序列（二） [552.1M]
┃ ┣━━时间序列（二）点播-时间序列辅助视频.vep [276M]
┃ ┗━━时间序列（二）直播.vep [276.2M]
┣━━27第二十七章 啤酒销量时序分析 [280.8M]
┃ ┣━━20200526beer.zip [2.3K]
┃ ┣━━20200526啤酒销量时序分析课件 (1).pdf [4.3M]
┃ ┣━━啤酒销量时序分析.vep [276.4M]
┃ ┗━━Facebook分类练习（答案）.pdf [167.9K]
┣━━28第二十八章 作业讲解 [188.5M]
┃ ┣━━编程题-Copy1.zip [1.6K]
┃ ┣━━简答.zip [1.7K]
┃ ┣━━作业讲解.vep [188.5M]
┃ ┗━━Happiness.zip [30.8K]
┣━━29第二十九章 社交平台有效信息侦测 [393.6M]
┃ ┣━━20200530补充的小技巧-Python数据透视表功能.zip [2.5K]
┃ ┣━━社交平台有害信息侦测 TF-IDF算法与逻辑回归等的实践运用.zip [205.1M]
┃ ┗━━社交平台有效信息侦测.vep [188.5M]
┣━━30第三十章 智能设备采集的用户行为数据的分析 [332M]
┃ ┣━━.DS_Store [6K]
┃ ┣━━智能设备采集的用户行为数据的分析.vep [88.6M]
┃ ┗━━智能设备采集的用户行为数据的分析.zip [243.4M]
┣━━31第三十一章 个性化新闻推荐 [52.8M]
┃ ┣━━20200604【1.0个性化新闻推荐】.pdf [1.2M]
┃ ┣━━20200604【2.0补充案例】 使用hyperopt调参.pdf [287.7K]
┃ ┣━━20200606课后资料.zip [12.7M]
┃ ┣━━20200606实时推荐（课间补充）.pdf [258.7K]
┃ ┗━━个性化新闻推荐.vep [38.3M]
┣━━32第三十二章 上市资讯公司营收预测 [202.7M]
┃ ┣━━.DS_Store [6K]
┃ ┣━━20200607上市公司收入预测课后课件更新.pdf [4.4M]
┃ ┣━━20200607营收预测-课后课件.zip [4.9M]
┃ ┣━━20200607营收预测-课后资料.zip [2.8M]
┃ ┣━━20200607营收预测课件.pdf [3.2M]
┃ ┗━━上市资讯公司营收预测.vep [187.4M]
┣━━33第三十三章 保险公司用户精细分层 [123.3M]
┃ ┣━━20200613决策树-用户分层课后资料.zip [302.7K]
┃ ┣━━20200613决策树-用户分层课件.pdf [2.7M]
┃ ┗━━保险公司用户精细分层.vep [120.2M]
┗━━34第三十四章 电商平台用户画像 [93.4M]
┣━━2020061聚类-用户画像课后资料.zip [1.4M]
┣━━20200614聚类-用户画像课件.pdf [2.4M]
┣━━20200614逻辑回归.pdf [2.9M]
┣━━20200614用户画像.zip [4.5M]
┗━━电商平台用户画像.vep [82.3M]

admin网站管理

收藏 海报 链接