内容详情：image(2).png 129._关联规则（下）.mp4 130._序贯模型.mp4 132._答疑.mp4 127._关联规则（上）.mp4 131._相关性在推荐中的运用.mp4 124._智能推荐（上）.mp4 126._购物篮分析与运用.mp4 128._关联规则（中）.mp4 125._智能推荐（下）.mp4 image(2).png 1._数据科学的概念.mp4 4._面向应用的数据挖掘算法分类.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 image(2).png 78._过采样.mp4 76._不平衡分类概述.mp4 82._随机森林.mp4 81._集成学习概述.mp4 84._提升树、GBDT和XGBoost.mp4 80._案例讲解.mp4 79._综合采样.mp4 77._欠采样.mp4 83._Adaboost算法.mp4 image(2).png 096._答疑1.mp4 088._主成分分析理论基础3.mp4 099._案例2：精准营销的两阶段预测模型3.mp4 087._主成分分析理论基础2.mp4 092._因子分析2.mp4 089._主成分分析案例1.mp4 094._变量聚类原理.mp4 095._变量聚类操作.mp4 101._答疑2.mp4 097._案例2：精准营销的两阶段预测模型1.mp4 093._稀疏主成分分析.mp4 100._案例2：精准营销的两阶段预测模型4.mp4 091._因子分析1.mp4 090._主成分分析案例2.mp4 086._主成分分析理论基础1.mp4 098._案例2：精准营销的两阶段预测模型2.mp4 085._多元统计基础与变量约减的思路.mp4 image(2).png 9....等。
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