51CTO 【微职位专享】 Python数据挖掘

第01章 泰坦尼克号获救预测

1-1 数据挖掘任务流程.mp4 19.56M

1-10 登船地点特征分析.mp4 24.38M

1-11 家庭特征分析.mp4 19.59M

1-12 特征相关性.mp4 18.39M

1-13 构建特征.mp4 37.67M

1-14 机器学习算法概述.mp4 15.58M

1-15 交叉验证.mp4 11.55M

1-16 多种算法模型效果.mp4 41.11M

1-17 集成模块.mp4 29.66M

1-18 特征重要性衡量.mp4 11.53M

1-19 总结与特征预处理.mp4 33.48M

1-2 数据介绍.mp4 21.41M

1-3 Python兵器库介绍.mp4 17.47M

1-4 sklearn库介绍.mp4 44.25M

1-5 数据读取与统计分析.mp4 23.61M

1-6 性别特征分析.mp4 21.23M

1-7 船舱等级特征分析.mp4 15.56M

1-8 缺失值问题.mp4 18.91M

1-9 缺失值填充分析.mp4 27.80M

第02章 用户画像

2-1 用户画像概述.mp4 26.11M

2-2 如何建立用户画像.mp4 24.98M

2-3 用户搜索数据介绍.mp4 24.54M

2-4 任务概述.mp4 27.08M

2-5 构造词向量特征.mp4 29.89M

2-6 构造输入特征.mp4 29.79M

2-7 建立预测模型.mp4 45.35M

第03章 Xgboost实战

3-1 Xgboost算法概述.mp4 22.76M

3-2 Xgboost模型构造.mp4 32.06M

3-3 建模衡量标准.mp4 30.52M

3-4 Xgboost安装.mp4 15.23M

3-5 保险赔偿任务概述.mp4 36.75M

3-6 Xgboost参数定义.mp4 18.16M

3-7 基础模型定义.mp4 15.07M

3-8 树结构对结果的影响.mp4 29.12M

3-9 学习率与采样对结果的影响.mp4 35.12M

第04章 用电敏感客户分类

4-1 任务概述与解决框架.mp4 32.98M

4-2 特征工程分析与特征提取.mp4 47.26M

4-3 离散数据处理.mp4 37.07M

4-4 统计与文本特征.mp4 30.73M

4-5 文本特征构建.mp4 41.72M

4-6 构建低敏用户模型.mp4 34.13M

4-7 高敏模型概述.mp4 25.61M

第05章 京东购买意向预测

4-1 项目与数据介绍.mp4 41.89M

4-10 行为特征.mp4 30.28M

4-11 累计行为特征.mp4 45.19M

4-12 Xgboost建模.mp4 21.52M

4-2 数据挖掘流程.mp4 33.58M

4-3 数据检查.mp4 27.94M

4-4 构建用户特征表单.mp4 50.88M

4-5 构建商品特征表单.mp4 34.56M

4-6 数据探索概述.mp4 19.29M

4-7 购买因素分析.mp4 27.94M

4-8 特征工程.mp4 28.11M

4-9 基本特征构造.mp4 43.56M

第06章 房价预测

5-1 房价预测任务概述.mp4 29.17M

5-2 离散型数据.mp4 25.73M

5-3 数据对数变换.mp4 22.84M

5-4 缺失值与box-cox变换.mp4 26.95M

5-5 模型预测.mp4 28.08M

第07章 kaggle数据科学调查

6-1 kaggle数据科学调查.mp4 25.85M

6-2 基本情况可视化展示.mp4 34.73M

6-3 工资情况.mp4 20.99M

6-4 技能使用情况.mp4 29.76M

6-5 数据集与平台.mp4 28.28M

6-6 Python和R哪家强.mp4 35.79M

6-7 调查总结.mp4 37.86M