【天善智能】Python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例，配套书籍）【公众号：技锦社 - 4304网盘资源-网盘资

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• file:127. 关联规则（上）.mp4
• file:132. 答疑.mp4
• file:126. 购物篮分析与运用.mp4
• file:131. 相关性在推荐中的运用.mp4
• file:4. 面向应用的数据挖掘算法分类.mp4
• file:1. 数据科学的概念.mp4
• file:2. 以示例讲解数据建模和数学建模.mp4
• file:5. 各类算法的适用场景讲解.mp4
• file:7. Python介绍.mp4
• file:10. Python原生态数据结构(下).mp4
• file:088. 主成分分析理论基础3.mp4
• file:085. 多元统计基础与变量约减的思路.mp4
• file:098. 案例2：精准营销的两阶段预测模型2.mp4
• file:091. 因子分析1.mp4
• file:55. 作业讲解4极大似然估计.mp4
• file:47. 线性回归检验（中）.mp4
• file:52. 第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍.mp4
• file:60. 作业讲解9最近邻域法的参数调优.mp4
• file:17. 描述性方法大全与Python绘图（下）.mp4
• file:15. 描述性统计与探索型数据分析（下）.mp4
• file:20. 数据整合和数据清洗.mp4
• file:24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mp4
• file:18. 统计制图原理.mp4
• file:42. 作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4
• file: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
• file:34. 简单线性回归(上).mp4
• file:26. 参数估计简介及概念介绍(上）.mp4
• file:30. 两样本T检验.mp4
• file:37. 课后作业与课程答疑.mp4
• file:40. 作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4
• file:28. 假设检验与单样本T检验(上).mp4
• file:25. 两变量关系检验方法综述.mp4
• file:64. 决策树建模基本原理.mp4
• file:71. 人工神经网络结构.mp4
• file:68. 模型修剪-以CART为例.mp4
• file:66. 06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5.mp4
• file:113. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
• file:111. 支持向量机使用案例.mp4
• file:106. 有约束凸优化计算.mp4
• file:109. 线性可分的支持向量机.mp4
• file:121. K-means聚类.mp4
• file:122. 使用决策树做聚类后客户分析.mp4
• file:116. 客户画像与标签体系.mp4
• file:107. 朴素贝叶斯分类器.mp4
• file:84. 提升树、GBDT和XGBoost.mp4
• file:76. 不平衡分类概述.mp4
• file:83. Adaboost算法.mp4
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• folder:章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐
• folder:章节01： 第一讲： 数据科学家的武器库
• folder:章节02： 第二讲：Python基础
• folder:章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例
• folder:章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作
• folder:章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步
• folder:章节04： 第四讲：二手房价格分析报告
• folder:章节06： 第六讲：电信客户流失预警
• folder:章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察
• folder:章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型