内容详情：14._描述性统计与探索型数据分析（上）.mp4 19._数据库基础.mp4 18._统计制图原理.mp4 16._描述性方法大全与Python绘图（上）.mp4 20._数据整合和数据清洗.mp4 22._课后答疑.mp4 24._第三讲作业-信用卡客户画像_作业讲解2.mp4 21._数据整理.mp4 15._描述性统计与探索型数据分析（下）.mp4 23._第三讲作业-信用卡客户画像_作业讲解1.mp4 17._描述性方法大全与Python绘图（下）.mp4 78._过采样.mp4 84._提升树、GBDT和XGBoost.mp4 80._案例讲解.mp4 79._综合采样.mp4 81._集成学习概述.mp4 76._不平衡分类概述.mp4 77._欠采样.mp4 83._Adaboost算法.mp4 82._随机森林.mp4 4._面向应用的数据挖掘算法分类.mp4 1._数据科学的概念.mp4 6._面向应用的分类模型评估.mp4 2._以示例讲解数据建模和数学建模.mp4 5._各类算法的适用场景讲解.mp4 3._数据科学的统计基础.mp4 120._系统聚类(下).mp4 110._线性不可分的支持向量机.mp4 121._K-means聚类.mp4 118._聚类的基本逻辑.mp4 117._客户细分.mp4 114._GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4 104._凸函数.mp4 105._无约束凸优化计算.mp4 119._系统聚类(上).mp4 109._线性可分的支持向量机.mp4 106._有约束凸优化计算.mp4 113._GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4 116._客户画像与标签体系.mp4 103._凸集的概念.mp4 111._支持向量机使用案例.mp4 107._朴素贝叶斯分类器.mp4 115._GBDT和分类模型评...等。
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