Python数据科学-技术详解与商业实践八大案例配套书籍2018新
├─章节01： 第一讲： 数据科学家的武器库5 r1 C% A0 ^3 U8 W0 l│ 2. 以示例讲解数据建模和数学建模.mp4! q0 c( I% x' o6 G
│ 3. 数据科学的统计基础.mp4: e- @; Q( ?% Q) Y2 e
│ 4. 面向应用的数据挖掘算法分类.mp4
│ 5. 各类算法的适用场景讲解.mp44 `( v4 A/ c"
│ 6. 面向应用的分类模型评估.mp4
│ ; B4 a, \! V% a6 L. v) R2 Y9 f
├─章节02： 第二讲：Python基础
│ 10. Python原生态数据结构(下).mp4; A# z$ ^& M1 Q4 D; cI) P/ e
│ 11. Python控制流.mp4% N$ v1 y' bY
│ 12. Python函数.mp42 k3 F5 L; C/ o
│ 13. Python模块的使用.mp4. g( m1 I8 c/ Q, }
│ 7. Python介绍.mp4
│ 8. Python基础数据类型和表达式.mp4
│ 9. Python原生态数据结构(上).mp43 y9 z% p" l" `# C
│
├─章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步) G( s: |+ A3 \5 C2 R
│ 14. 描述性统计与探索型数据分析（上）.mp42 o5 B& u% ]7 H! E. Q1 d+ q
│ 15. 描述性统计与探索型数据分析（下）.mp4
│ 16. 描述性方法大全与Python绘图（上）.mp4
│ 17. 描述性方法大全与Python绘图（下）.mp4/ s+ ^, N2 e& ]" g% V
│ 18. 统计制图原理.mp4! T: z# E* A7 w3 J/ e- ?
│ 19. 数据库基础.mp4
│ 20. 数据整合和数据清洗.mp42 x% J% W/ |! n& D
│ 21. 数据整理.mp46 ^( i! p, x- g# r
│ 22. 课后答疑.mp4
│ 23. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1.mp4
│ 24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mp4) i/ j& s4 n/ v
│ # ?; `. v. P" B! |+ V, ~
├─章节04： 第四讲：二手房价格分析报告
│ 25. 两变量关系检验方法综述.mp4
│ 26. 参数估计简介及概念介绍(上）.mp4) d4 M' \' I4 Y* Q5 h+ {: y
│ 27. 参数估计简介及概念介绍(下）.mp4
│ 28. 假设检验与单样本T检验(上).mp46 S/ N1 B0 @0 p+ `& p! d, p* A
│ 29. 假设检验与单样本T检验(下).mp4$ m; Q" x- y4 z9 ~. G! Z( ^( C
│ 30. 两样本T检验.mp4
│ 31. 方差分析.mp4
│ 32. 相关分析.mp4
│ 33. 相关知识点答疑.mp4& U# t1 _* A/ L8 ^
│ 34. 简单线性回归(上).mp4
│ 35. 简单线性回归(下).mp4. z* f6 f- R, J3 W% A% A/ ~/ P
│ 36. 多元线性回归.mp4
│ 37. 课后作业与课程答疑.mp4
│ 38. 第四讲作业-二手房房价影响因素分析 讲解1背景介绍.mp4. A! N0 r+ O' \. E6 \" s
│ 39. 作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4, g6 v+ Z) ]% @( T6 f
│ 40. 作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4
│ 41. 作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4
│ 42. 作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp43 k3 r8 w7 \N5 M0 G6 t
│ 43. 作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4
│ 44. 作业讲解7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测.mp4
│
├─章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作
│ 45. 课程答疑1.mp4
│ 46. 线性回归检验（上）.mp4( D" f- S7 t2 b/ u+ p; P5 P
│ 47. 线性回归检验（中）.mp47 {# ^7 Z" j+ W6 p/ d; b6
│ 48. 线性回归检验（下）.mp4$ P% b2 z! n# M( }
│ 49. 逻辑回归基础（上）.mp4! }% J4 y4 s# l* V& N% @, ?
│ 50. 逻辑回归基础（下）.mp4
│ 51. 课程答疑2.mp4
│ 52. 第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍.mp4
│ 53. 作业讲解2矩估计1.mp40 Q, G, n, K& H5 t' _
│ 54. 作业讲解3矩估计2.mp4
│ 55. 作业讲解4极大似然估计.mp40 Z, M! F; B+ N) n
│ 56. 作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp4
│ 57. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp48 r4 f. ?; U) i0 X- D+ {+ N
│ 58. 作业讲解7模型调优.mp41 G( P# J+ O- Y8 _: Z
│ 59. 作业讲解8流失预警模型的调优.mp4
│ 60. 作业讲解9最近邻域法的参数调优.mp45 y: p# }" k7 S2 e4 l
│ - {$ u5 V% \. |
├─章节06： 第六讲：电信客户流失预警
│ 61. 课前答疑.mp4
│ 62. 决策树建模思路（上）.mp4
│ 63. 决策树建模思路（下）.mp4
│ 64. 决策树建模基本原理.mp4+ ^& E% B+ k# O
│ 65. Quinlan系列决策树建模原理-ID3.mp4
│ 66. 06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5.mp4
│ 67. CART决策树建模原理.mp43 }) j& X* ]( E; P, \
│ 68. 模型修剪-以CART为例.mp4; a9 V5 |/ F: W+ w4 t; S
│ 69. 案例讲解1.mp4
│ 70. 神经网络基本概念.mp4
│ 71. 人工神经网络结构.mp4. a- |7 U* j6 K
│ 72. 感知器.mp4! W: }2 j# i; t% T/ B
│ 73. 案例讲解2.mp4
│ 74. BP神经网络.mp4
│ 75. 课后答疑.mp4
│
├─章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型
│ 76. 不平衡分类概述.mp49 R* }n# ?+ a5 U
│ 77. 欠采样.mp4
│ 78. 过采样.mp4
│ 79. 综合采样.mp40 R& p& F! w9 j+ o" t# `" P8 f; N
│ 80. 案例讲解.mp4
│ 81. 集成学习概述.mp40 p! O: L% W! f0 W3 V8 D# Z5 K: u% H
│ 82. 随机森林.mp4
│ 83. Adaboost算法.mp4
│ 84. 提升树、GBDT和XGBoost.mp4
│
├─章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例+ `. y$ of& L! G; N; B3 K
│ 085. 多元统计基础与变量约减的思路.mp4
│ 086. 主成分分析理论基础1.mp45 W: \" W! Y2 ^* J6 e; Y
│ 087. 主成分分析理论基础2.mp4/ Z$ i6 T- k9 o" Z
│ 088. 主成分分析理论基础3.mp4; F3 Z, s6 c% r, H
│ 089. 主成分分析案例1.mp4, s( S4 R+ v$ K8 G
│ 090. 主成分分析案例2.mp4& q' k!
│ 091. 因子分析1.mp4
│ 092. 因子分析2.mp4. H& D9 ~* VH, L" V# r' km2 |
│ 093. 稀疏主成分分析.mp4
│ 094. 变量聚类原理.mp4# o5 ^! b, Z/ C3 @2 L. V' O
│ 095. 变量聚类操作.mp49 H- H* P" c8 z7 t- F- \0 H, P
│ 096. 答疑1.mp41 {9 O1 q# ap6 F9 _R! o
│ 097. 案例2：精准营销的两阶段预测模型1.mp48 G+ b. h! d' d2 d
│ 098. 案例2：精准营销的两阶段预测模型2.mp4, g; I4 S+ i' a# q! s' }
│ 099. 案例2：精准营销的两阶段预测模型3.mp41 x: c. ]& |) g4 \: k
│ 100. 案例2：精准营销的两阶段预测模型4.mp4
│ 101. 答疑2.mp4) q7 n/ w) I0 D- S
│ 9 z0 `- d7 q' `; x5 i
├─章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察2 Z7 O; a- p2 k, \0 G5 N
│ 102. 凸优化基本概念.mp4* q/ x" o* w# WJ
│ 103. 凸集的概念.mp46 T" `7 z- P/ Q$ S; Z& m! r9 B' }
│ 104. 凸函数.mp4' h! T2 _% L* R. N1 W/ a( Y0 f
│ 105. 无约束凸优化计算.mp47 ^" _) L. G0 w7 }1 V, t
│ 106. 有约束凸优化计算.mp4h8 h2 r/ K* [* N
│ 107. 朴素贝叶斯分类器.mp4. w5 R3 _5 ]7 J; u9 r. \
│ 108. 支持向量机引论.mp4# U! x0 |( e2 r! Y) ?
│ 109. 线性可分的支持向量机.mp4' d: v+ q2 hW9 M3 a9 j
│ 110. 线性不可分的支持向量机.mp4* T2 S8 L$ D( I1 V* f
│ 111. 支持向量机使用案例.mp4/ ?7 |0 T% z( L/ q0 l
│ 112. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
│ 113. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4! s7 K- R4 l4 U: Y2 [
│ 114. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
│ 115. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4& _, f
│ 116. 客户画像与标签体系.mp49 q) }! V6 H* w& [* U
│ 117. 客户细分.mp4
│ 118. 聚类的基本逻辑.mp4
│ 119. 系统聚类(上).mp46 E/ {% B1 d* F* g, }- f6 ]0 h
│ 120. 系统聚类(下).mp41 M% v7 \8 Za4 h8
│ 121. K-means聚类.mp4
│ 122. 使用决策树做聚类后客户分析.mp48 l. {& i( H7 x: e' @- Z
│ 123. 课后答疑.mp4
│
├─章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐. `* @2 q. r4 [& W1 u' M) R$ L( WF# e
│ 124. 智能推荐（上）.mp45 B/ n; x1 V- C2 {
│ 125. 智能推荐（下）.mp4
│ 126. 购物篮分析与运用.mp4) n( h' f# h! O: T, z- M, O, X
│ 127. 关联规则（上）.mp4
│ 128. 关联规则（中）.mp4
│ 129. 关联规则（下）.mp4
│ 130. 序贯模型.mp44 U6 f, b- @* S9 L6 q
│ 131. 相关性在推荐中的运用.mp4
│ 132. 答疑.mp44 jA$ \, p0 @' s
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└─课程配套资料/ q) `. B, t4 G: S# ]7 i
└─280_Ben_八大直播八大案例配套课件5 z( {% Y7 A; a# ?" R8 O
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