天善智能 Python数据科学-技术详解与商业实践

章节01： 第一讲： 数据科学家的武器库

01-1. 数据科学的概念.mkv 37.13M

01-2. 以示例讲解数据建模和数学建模.mkv 37.79M

01-3. 数据科学的统计基础.mkv 65.78M

01-4. 面向应用的数据挖掘算法分类.mkv 27.83M

01-5. 各类算法的适用场景讲解.mkv 56.19M

01-6. 面向应用的分类模型评估.mkv 49.33M

章节02： 第二讲：Python基础

02-10. Python原生态数据结构(下).mkv 35.65M

02-11. Python控制流.mkv 44.43M

02-12. Python函数.mkv 26.60M

02-13. Python模块的使用.mkv 18.83M

02-7. Python介绍.mkv 24.35M

02-8. Python基础数据类型和表达式.mkv 77.77M

02-9. Python原生态数据结构(上).mkv 47.30M

章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步

03-14. 描述性统计与探索型数据分析（上）.mkv 94.98M

03-15. 描述性统计与探索型数据分析（下）.mkv 99.26M

03-16. 描述性方法大全与Python绘图（上）.mkv 153.05M

03-17. 描述性方法大全与Python绘图（下）.mkv 82.71M

03-18. 统计制图原理.mkv 39.45M

03-19. 数据库基础.mkv 13.18M

03-20. 数据整合和数据清洗.mkv 152.43M

03-21. 数据整理.mkv 37.16M

03-22. 课后答疑.mkv 48.72M

03-23. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1.mkv 59.96M

03-24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mkv 51.97M

章节04： 第四讲：二手房价格分析报告

0425. 两变量关系检验方法综述.mkv 40.16M

0426. 参数估计简介及概念介绍(上）.mkv 70.42M

0427. 参数估计简介及概念介绍(下）.mkv 23.79M

0428. 假设检验与单样本T检验(上).mkv 40.31M

0429. 假设检验与单样本T检验(下).mkv 18.17M

0430. 两样本T检验.mkv 85.59M

0431. 方差分析.mkv 28.48M

0432. 相关分析.mkv 21.65M

0433. 相关知识点答疑.mkv 21.82M

0434. 简单线性回归(上).mkv 66.02M

0435. 简单线性回归(下).mkv 13.84M

0436. 多元线性回归.mkv 42.25M

0437. 课后作业与课程答疑.mkv 30.01M

0438. 第四讲作业-二手房房价影响因素分析 讲解1背景介绍.mkv 6.95M

0439. 作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mkv 46.57M

0440. 作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mkv 35.17M

0441. 作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mkv 36.07M

0442. 作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mkv 64.03M

0443. 作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mkv 47.24M

0444. 作业讲解7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测.mkv 32.97M

章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作

0545. 课程答疑1.mkv 10.00M

0546. 线性回归检验（上）.mkv 104.58M

0547. 线性回归检验（中）.mkv 148.36M

0548. 线性回归检验（下）.mkv 135.84M

0549. 逻辑回归基础（上）.mkv 110.92M

0550. 逻辑回归基础（下）.mkv 198.06M

0551. 课程答疑2.mkv 198.06M

0552. 第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍.mkv 8.30M

0553. 作业讲解2矩估计1.mkv 38.79M

0554. 作业讲解3矩估计2.mkv 27.29M

0555. 作业讲解4极大似然估计.mkv 32.75M

0556. 作业讲解5线性回归的极大似然估计.mkv 38.87M

0557. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mkv 24.02M

0558. 作业讲解7模型调优.mkv 64.05M

0559. 作业讲解8流失预警模型的调优.mkv 72.68M

0560. 作业讲解9最近邻域法的参数调优.mkv 38.56M

章节06： 第六讲：电信客户流失预警

06-61. 课前答疑.mkv 5.82M

06-62. 决策树建模思路（上）.mkv 23.60M

06-63. 决策树建模思路（下）.mkv 95.09M

06-64. 决策树建模基本原理.mkv 9.50M

06-65. Quinlan系列决策树建模原理-ID3.mkv 58.96M

06-66. 06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5.mkv 14.85M

06-67. CART决策树建模原理.mkv 6.57M

06-68. 模型修剪-以CART为例.mkv 11.49M

06-69. 案例讲解1.mkv 114.19M

06-70. 神经网络基本概念.mkv 12.91M

06-71. 人工神经网络结构.mkv 6.90M

06-72. 感知器.mkv 57.91M

06-73. 案例讲解2.mkv 29.52M

06-74. BP神经网络.mkv 51.84M

06-75. 课后答疑.mkv 25.08M

章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型

07-76. 不平衡分类概述.mkv 138.64M

07-77. 欠采样.mkv 7.24M

07-78. 过采样.mkv 10.32M

07-79. 综合采样.mkv 7.33M

07-80. 案例讲解.mkv 45.23M

07-81. 集成学习概述.mkv 114.01M

07-82. 随机森林.mkv 61.92M

07-83. Adaboost算法.mkv 32.55M

07-84. 提升树、GBDT和XGBoost.mkv 59.92M

章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例

08-085. 多元统计基础与变量约减的思路.mkv 34.11M

08-086. 主成分分析理论基础1.mkv 46.21M

08-087. 主成分分析理论基础2.mkv 79.42M

08-088. 主成分分析理论基础3.mkv 32.77M

08-089. 主成分分析案例1.mkv 71.61M

08-090. 主成分分析案例2.mkv 37.86M

08-091. 因子分析1.mkv 79.70M

08-092. 因子分析2.mkv 13.23M

08-093. 稀疏主成分分析.mkv 21.70M

08-094. 变量聚类原理.mkv 22.93M

08-095. 变量聚类操作.mkv 42.65M

08-096. 答疑1.mkv 20.23M

08-097. 案例2：精准营销的两阶段预测模型1.mkv 79.45M

08-098. 案例2：精准营销的两阶段预测模型2.mkv 69.92M

08-099. 案例2：精准营销的两阶段预测模型3.mkv 51.38M

08-100. 案例2：精准营销的两阶段预测模型4.mkv 120.44M

08-101. 答疑2.mkv 10.55M

章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察

09-102. 凸优化基本概念.mkv 42.85M

09-103. 凸集的概念.mkv 11.89M

09-104. 凸函数.mkv 21.82M

09-105. 无约束凸优化计算.mkv 29.02M

09-106. 有约束凸优化计算.mkv 63.78M

09-107. 朴素贝叶斯分类器.mkv 53.15M

09-108. 支持向量机引论.mkv 26.11M

09-109. 线性可分的支持向量机.mkv 59.31M

09-110. 线性不可分的支持向量机.mkv 21.99M

09-111. 支持向量机使用案例.mkv 25.23M

09-112. GBDT和分类模型评估(算法角度).mkv 59.34M

09-113. GBDT和分类模型评估(算法角度).mkv 50.50M

09-114. GBDT和分类模型评估(算法角度).mkv 72.17M

09-115. GBDT和分类模型评估(算法角度).mkv 60.79M

09-116. 客户画像与标签体系.mkv 34.91M

09-117. 客户细分.mkv 37.25M

09-118. 聚类的基本逻辑.mkv 12.20M

09-119. 系统聚类(上).mkv 85.40M

09-120. 系统聚类(下).mkv 51.35M

09-121. K-means聚类.mkv 66.71M

09-122. 使用决策树做聚类后客户分析.mkv 30.15M

09-123. 课后答疑.mkv 17.16M

章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐

10-124. 智能推荐（上）.mkv 49.79M

10-125. 智能推荐（下）.mkv 141.47M

10-126. 购物篮分析与运用.mkv 24.55M

10-127. 关联规则（上）.mkv 34.09M

10-128. 关联规则（中）.mkv 95.28M

10-129. 关联规则（下）.mkv 18.79M

10-130. 序贯模型.mkv 23.73M

10-131. 相关性在推荐中的运用.mkv 46.19M

10-132. 答疑.mkv 71.52M

Python数据科学-配套课件及作业链接.docx 12.67kb