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