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  • 课程目录:

    数据挖掘思维与实战 24 讲-拉钩专栏/
    ├──开篇词 掌握数据挖掘,搭上划时代的数字化列车_4287
    | └──开篇词 掌握数据挖掘,搭上划时代的数字化列车[16].mp4 129.02M
    ├──01 数据挖掘,到底在解决什么问题?_4288
    | └──01 数据挖掘,到底在解决什么问题?[16].mp4 145.48M
    ├──02 Python 的数据结构和基本语法_4289
    | └──02 Python 的数据结构和基本语法[16].mp4 156.58M
    ├──03 工欲善其事必先利其器,扩展包与 Python 环境_4290
    | └──03 工欲善其事必先利其器,扩展包与 Python 环境[16].mp4 202.96M
    ├──04 理解业务和数据:我们需要做好什么计划?_4291
    | └──04 理解业务和数据:我们需要做好什么计划?[16].mp4 143.01M
    ├──05 准备数据:如何处理出完整、干净的数据?_4292
    | └──05 准备数据:如何处理出完整、干净的数据?[16].mp4 151.86M
    ├──06 数据建模:该如何选择一个适合我需求的算法?_4293
    | └──06 数据建模:该如何选择一个适合我需求的算法?[16].mp4 172.51M
    ├──07 模型评估:如何确认我们的模型已经达标?_4294
    | └──07 模型评估:如何确认我们的模型已经达标?[16].mp4 148.72M
    ├──08 模型应用:我们的模型是否可以解决业务需求?_4295
    | └──08 模型应用:我们的模型是否可以解决业务需求?[16].mp4 127.38M
    ├──09 KNN 算法:近朱者赤,近墨者黑_4296
    | └──09 KNN 算法:近朱者赤,近墨者黑[16].mp4 76.51M
    ├──10 决策树:女神使用的约会决策_4297
    | └──10 决策树:女神使用的约会决策[16].mp4 109.75M
    ├──11 朴素贝叶斯:算一算你是否要买延误险_4298
    | └──11 朴素贝叶斯:算一算你是否要买延误险[16].mp4 102.45M
    ├──12 支持向量机(SVM):用一条线分开红豆与绿豆_4299
    | └──12 支持向量机(SVM):用一条线分开红豆与绿豆[16].mp4 95.81M
    ├──13 人工神经网络:当前最火热的深度学习基础_4300
    | └──13 人工神经网络:当前最火热的深度学习基础[16].mp4 91.73M
    ├──14 实践 1:使用 XGB 实现酒店信息消歧_4301
    | └──14 实践 1:使用 XGB 实现酒店信息消歧[16].mp4 114.11M
    ├──15 k-mean 聚类:擒贼先擒王,找到中心点,它附近的都是一类_4302
    | └──15 k-mean 聚类:擒贼先擒王,找到中心点,它附近的都是一类[16].mp4 94.59M
    ├──16 DBScan 聚类:打破形状的限制,使用密度聚类_4303
    | └──16 DBScan 聚类:打破形状的限制,使用密度聚类[16].mp4 122.76M
    ├──17 实践 2:如何使用 word2vec 和 k-mean 聚类寻找相似的城市_4304
    | └──17 实践 2:如何使用 word2vec 和 k-mean 聚类寻找相似的城市[16].mp4 147.77M
    ├──18 线性回归与逻辑回归找到一个函数去拟合数据_4305
    | └──18 线性回归与逻辑回归找到一个函数去拟合数据[16].mp4 76.12M
    ├──19 实践 3:使用线性回归预测房价_4306
    | └──19 实践 3:使用线性回归预测房价[16].mp4 78.33M
    ├──20 Apriori 与 FP-Growth:不得不再说一遍啤酒与尿布的故事_4307
    | └──20 Apriori 与 FP-Growth:不得不再说一遍啤酒与尿布的故事[16].mp4 117.77M
    ├──21 实践 4:用关联分析找到景点与玩法的关系_4308
    | └──21 实践 4:用关联分析找到景点与玩法的关系[16].mp4 147.82M
    ├──22 TF-IDF:一种简单、古老,但有用的关键词提取技术_4309
    | └──22 TF-IDF:一种简单、古老,但有用的关键词提取技术[16].mp4 102.70M
    ├──23 word2vec:让文字可以进行逻辑运算,女人+王冠=女王_4310
    | └──23 word2vec:让文字可以进行逻辑运算,女人+王冠=女王[16].mp4 81.96M
    ├──24 实践 5:使用 fatText 进行新闻文本分类_4311
    | └──24 实践 5:使用 fatText 进行新闻文本分类[16].mp4 148.75M
    ├──彩蛋 数据挖掘工程师如何进阶_4312
    | └──彩蛋 数据挖掘工程师如何进阶[16].mp4 94.04M
    ├──结语 培养数据挖掘思维,终身学习_4313
    | └──结语 培养数据挖掘思维,终身学习[16].mp4 83.06M

    资料
    └──开篇词 -掌握数据挖掘,搭上划时代的数字化列车.pdf 1.33M
    ├──01 -数据挖掘,到底在解决什么问题?.pdf 797.35kb
    ├──02 – Python 的数据结构和基本语法.pdf 934.01kb
    ├──03 -工欲善其事必先利其器,扩展包与 Python 环境.pdf 933.38kb
    ├──04 -理解业务和数据:我们需要做好什么计划?.pdf 602.02kb
    ├──05 -准备数据:如何处理出完整、干净的数据?.pdf 511.58kb
    ├──06 -数据建模:该如何选择一个适合我需求的算法?.pdf 1.18M
    ├──07 -模型评估:如何确认我们的模型已经达标?.pdf 546.65kb
    ├──08 -模型应用:我们的模型是否可以解决业务需求?.pdf 539.15kb
    ├──09 -KNN 算法:近朱者赤,近墨者黑.pdf 648.72kb
    ├──10-决策树:女神使用的约会决策.pdf 627.08kb
    ├──11 -朴素贝叶斯:算一算你是否要买延误险.pdf 514.90kb
    ├──12 – 支持向量机(SVM):用一条线分开红豆与绿豆.pdf 642.65kb
    ├──13 -人工神经网络:当前最火热的深度学习基础.pdf 602.92kb
    ├──14 -实践 1:使用 XGB 实现酒店信息消歧.pdf 5.45M
    ├──15 -k-means 聚类:擒贼先擒王,找到中心点,它附近的都是一类.pdf 600.57kb
    ├──16 – DBScan 聚类:打破形状的限制,使用密度聚类.pdf 749.82kb
    ├──17 -实践 2:如何使用 word2vec 和 k-means 聚类寻找相似的城市.pdf 1.20M
    ├──18-线性回归与逻辑回归找到一个函数去拟合数据.pdf 722.29kb
    ├──19 -实践 3:使用线性回归预测房价.pdf 605.40kb
    ├──20 -Apriori 与 FP-Growth:不得不再说一遍啤酒与尿布的故事.pdf 774.79kb
    ├──21-实践 4:用关联分析找到景点与玩法的关系.pdf 13.62M
    ├──22 -TF-IDF:一种简单、古老,但有用的关键词提取技术.pdf 581.15kb
    ├──23 – word2vec:让文字可以进行逻辑运算,女人+王冠=女王.pdf 595.73kb
    ├──24 -实践 5:使用 fastText 进行新闻文本分类.pdf 610.48kb
    ├──彩蛋 -数据挖掘工程师如何进阶.pdf 820.07kb
    ├──结语-培养数据挖掘思维,终身学习.pdf 466.70kb

     

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    666资源站 » 拉勾 数据挖掘思维与实战 24 讲

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