内容详情：112._GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4 120._系统聚类(下).mp4 118._聚类的基本逻辑.mp4 121._K-means聚类.mp4 117._客户细分.mp4 119._系统聚类(上).mp4 103._凸集的概念.mp4 108._支持向量机引论.mp4 115._GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4 123._课后答疑.mp4 104._凸函数.mp4 109._线性可分的支持向量机.mp4 111._支持向量机使用案例.mp4 114._GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4 116._客户画像与标签体系.mp4 105._无约束凸优化计算.mp4 113._GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4 106._有约束凸优化计算.mp4 102._凸优化基本概念.mp4 110._线性不可分的支持向量机.mp4 122._使用决策树做聚类后客户分析.mp4 107._朴素贝叶斯分类器.mp4 47._线性回归检验（中）.mp4 55._作业讲解4极大似然估计.mp4 58._作业讲解7模型调优.mp4 53._作业讲解2矩估计1.mp4 51._课程答疑2.mp4 60._作业讲解9最近邻域法的参数调优.mp4 56._作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp4 54._作业讲解3矩估计2.mp4 52._第五讲作业-电信客户流失预警_作业讲解1总体介绍.mp4 46._线性回归检验（上）.mp4 45._课程答疑1.mp4 59._作业讲解8流失预警模型的调优.mp4 50._逻辑回归基础（下）.mp4 49._逻辑回归基础（上）.mp4 57._作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp4 48._线性回归检验（下）.mp4 085._多元统计基础与变量约减的思路.mp4 097._案例2：精准营销的两阶段预测模型1.mp4 093...等。
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