毕方铺

毕方铺

资源投诉
资源基本信息

405_数据挖掘思维与实战 24 讲

405_数据挖掘思维与实战24讲

发布时间： 2024-12-12 11:36:00

文件大小： 共计 55 个文件 ，合计: 3.2GB

发布者： 阿

资源来源： 阿里云盘阿里云盘

资源售价： 金币8金币 会员所有资源免费

资源状态：
【资源状态检测中】...
1.本站会员获取资源无需消耗金币。
2.获取资源后可以在「个人中心」48 小时内无理由退金币。
3.为防止资源链接失效，请及时转存文件。
4.如果阿里云盘资源出现如下 "你打开的链接有误，请重试" 提示，尝试刷新下阿里云盘的资源页面。
资源目录结构

以下文件快照生成于1 天前。（只展示部分的文件和文件夹）
📢：可能存在部分资源被网盘官方屏蔽。

全部文件 全部文件 3.2GB

课程列表信息.txt 课程列表信息.txt 3KB

[4313] 结语 培养数据挖掘思维，终身学习.mp4 [4313] 结语 培养数据挖掘思维，终身学习.mp4 82.9MB

[4312] 彩蛋 数据挖掘工程师如何进阶.mp4 [4312] 彩蛋 数据挖掘工程师如何进阶.mp4 93.8MB

[4311] 24 实践 5：使用 fatText 进行新闻文本分类.mp4 [4311] 24 实践 5：使用 fatText 进行新闻文本分类.mp4 148.6MB

[4310] 23 word2vec：让文字可以进行逻辑运算，女人+王冠=女王.mp4 [4310] 23 word2vec：让文字可以进行逻辑运算，女人+王冠=女王.mp4 81.9MB

[4309] 22 TF-IDF：一种简单、古老，但有用的关键词提取技术.mp4 [4309] 22 TF-IDF：一种简单、古老，但有用的关键词提取技术.mp4 102.5MB

[4308] 21 实践 4：用关联分析找到景点与玩法的关系.mp4 [4308] 21 实践 4：用关联分析找到景点与玩法的关系.mp4 147.6MB

[4307] 20 Apriori 与 FP-Growth：不得不再说一遍啤酒与尿布的故事.mp4 [4307] 20 Apriori 与 FP-Growth：不得不再说一遍啤酒与尿布的故事.mp4 117.7MB

[4306] 19 实践 3：使用线性回归预测房价.mp4 [4306] 19 实践 3：使用线性回归预测房价.mp4 78.2MB

[4305] 18 线性回归与逻辑回归找到一个函数去拟合数据.mp4 [4305] 18 线性回归与逻辑回归找到一个函数去拟合数据.mp4 76.0MB

[4304] 17 实践 2：如何使用 word2vec 和 k-mean 聚类寻找相似的城市.mp4 [4304] 17 实践 2：如何使用 word2vec 和 k-mean 聚类寻找相似的城市.mp4 147.6MB

[4303] 16 DBScan 聚类：打破形状的限制，使用密度聚类.mp4 [4303] 16 DBScan 聚类：打破形状的限制，使用密度聚类.mp4 122.6MB

[4302] 15 k-mean 聚类：擒贼先擒王，找到中心点，它附近的都是一类.mp4 [4302] 15 k-mean 聚类：擒贼先擒王，找到中心点，它附近的都是一类.mp4 94.4MB

[4301] 14 实践 1：使用 XGB 实现酒店信息消歧.mp4 [4301] 14 实践 1：使用 XGB 实现酒店信息消歧.mp4 113.9MB

[4300] 13 人工神经网络：当前最火热的深度学习基础.mp4 [4300] 13 人工神经网络：当前最火热的深度学习基础.mp4 91.5MB

[4299] 12 支持向量机（SVM）：用一条线分开红豆与绿豆.mp4 [4299] 12 支持向量机（SVM）：用一条线分开红豆与绿豆.mp4 95.6MB

[4298] 11 朴素贝叶斯：算一算你是否要买延误险.mp4 [4298] 11 朴素贝叶斯：算一算你是否要买延误险.mp4 102.3MB

[4297] 10 决策树：女神使用的约会决策.mp4 [4297] 10 决策树：女神使用的约会决策.mp4 109.6MB

[4296] 09 KNN 算法：近朱者赤，近墨者黑.mp4 [4296] 09 KNN 算法：近朱者赤，近墨者黑.mp4 76.4MB

[4295] 08 模型应用：我们的模型是否可以解决业务需求？.mp4 [4295] 08 模型应用：我们的模型是否可以解决业务需求？.mp4 127.2MB

[4294] 07 模型评估：如何确认我们的模型已经达标？.mp4 [4294] 07 模型评估：如何确认我们的模型已经达标？.mp4 148.5MB

[4293] 06 数据建模：该如何选择一个适合我需求的算法？.mp4 [4293] 06 数据建模：该如何选择一个适合我需求的算法？.mp4 172.3MB

[4292] 05 准备数据：如何处理出完整、干净的数据？.mp4 [4292] 05 准备数据：如何处理出完整、干净的数据？.mp4 151.6MB

[4291] 04 理解业务和数据：我们需要做好什么计划？.mp4 [4291] 04 理解业务和数据：我们需要做好什么计划？.mp4 142.8MB

[4290] 03 工欲善其事必先利其器，扩展包与 Python 环境.mp4 [4290] 03 工欲善其事必先利其器，扩展包与 Python 环境.mp4 202.7MB

[4289] 02 Python 的数据结构和基本语法.mp4 [4289] 02 Python 的数据结构和基本语法.mp4 156.3MB

[4288] 01 数据挖掘，到底在解决什么问题？.mp4 [4288] 01 数据挖掘，到底在解决什么问题？.mp4 145.3MB

[4287] 开篇词 掌握数据挖掘，搭上划时代的数字化列车.mp4 [4287] 开篇词 掌握数据挖掘，搭上划时代的数字化列车.mp4 128.8MB

文档 文档 452KB

[4313] 结语 培养数据挖掘思维，终身学习.md [4313] 结语 培养数据挖掘思维，终身学习.md 8KB

[4312] 彩蛋 数据挖掘工程师如何进阶.md [4312] 彩蛋 数据挖掘工程师如何进阶.md 11KB

[4311] 24 实践 5：使用 fatText 进行新闻文本分类.md [4311] 24 实践 5：使用 fatText 进行新闻文本分类.md 15KB

[4310] 23 word2vec：让文字可以进行逻辑运算，女人+王冠=女王.md [4310] 23 word2vec：让文字可以进行逻辑运算，女人+王冠=女王.md 18KB

[4309] 22 TF-IDF：一种简单、古老，但有用的关键词提取技术.md [4309] 22 TF-IDF：一种简单、古老，但有用的关键词提取技术.md 12KB

[4308] 21 实践 4：用关联分析找到景点与玩法的关系.md [4308] 21 实践 4：用关联分析找到景点与玩法的关系.md 14KB

[4307] 20 Apriori 与 FP-Growth：不得不再说一遍啤酒与尿布的故事.md [4307] 20 Apriori 与 FP-Growth：不得不再说一遍啤酒与尿布的故事.md 23KB

[4306] 19 实践 3：使用线性回归预测房价.md [4306] 19 实践 3：使用线性回归预测房价.md 28KB

[4305] 18 线性回归与逻辑回归找到一个函数去拟合数据.md [4305] 18 线性回归与逻辑回归找到一个函数去拟合数据.md 15KB

[4304] 17 实践 2：如何使用 word2vec 和 k-mean 聚类寻找相似的城市.md [4304] 17 实践 2：如何使用 word2vec 和 k-mean 聚类寻找相似的城市.md 19KB

[4303] 16 DBScan 聚类：打破形状的限制，使用密度聚类.md [4303] 16 DBScan 聚类：打破形状的限制，使用密度聚类.md 12KB

[4302] 15 k-mean 聚类：擒贼先擒王，找到中心点，它附近的都是一类.md [4302] 15 k-mean 聚类：擒贼先擒王，找到中心点，它附近的都是一类.md 14KB

[4301] 14 实践 1：使用 XGB 实现酒店信息消歧.md [4301] 14 实践 1：使用 XGB 实现酒店信息消歧.md 22KB

[4300] 13 人工神经网络：当前最火热的深度学习基础.md [4300] 13 人工神经网络：当前最火热的深度学习基础.md 16KB

[4299] 12 支持向量机（SVM）：用一条线分开红豆与绿豆.md [4299] 12 支持向量机（SVM）：用一条线分开红豆与绿豆.md 14KB

[4298] 11 朴素贝叶斯：算一算你是否要买延误险.md [4298] 11 朴素贝叶斯：算一算你是否要买延误险.md 14KB

[4297] 10 决策树：女神使用的约会决策.md [4297] 10 决策树：女神使用的约会决策.md 19KB

[4296] 09 KNN 算法：近朱者赤，近墨者黑.md [4296] 09 KNN 算法：近朱者赤，近墨者黑.md 15KB

[4295] 08 模型应用：我们的模型是否可以解决业务需求？.md [4295] 08 模型应用：我们的模型是否可以解决业务需求？.md 13KB

[4294] 07 模型评估：如何确认我们的模型已经达标？.md [4294] 07 模型评估：如何确认我们的模型已经达标？.md 16KB

[4293] 06 数据建模：该如何选择一个适合我需求的算法？.md [4293] 06 数据建模：该如何选择一个适合我需求的算法？.md 18KB

[4292] 05 准备数据：如何处理出完整、干净的数据？.md [4292] 05 准备数据：如何处理出完整、干净的数据？.md 15KB

[4291] 04 理解业务和数据：我们需要做好什么计划？.md [4291] 04 理解业务和数据：我们需要做好什么计划？.md 17KB

[4290] 03 工欲善其事必先利其器，扩展包与 Python 环境.md [4290] 03 工欲善其事必先利其器，扩展包与 Python 环境.md 28KB

[4289] 02 Python 的数据结构和基本语法.md [4289] 02 Python 的数据结构和基本语法.md 28KB

[4288] 01 数据挖掘，到底在解决什么问题？.md [4288] 01 数据挖掘，到底在解决什么问题？.md 15KB

[4287] 开篇词 掌握数据挖掘，搭上划时代的数字化列车.md [4287] 开篇词 掌握数据挖掘，搭上划时代的数字化列车.md 14KB

网站声明

请认真阅读以下说明，您只有在了解并同意该说明后，才可继续访问本站。

1. 全站链接通过程序自动收集互联网公开分享链接，本站不储存、复制、传播任何网盘文件，也不提供下载服务。

2. 毕方铺遵守相关法律法规，坚决杜绝一切违规不良信息，如您发现任何涉嫌违规的网盘信息，请立即向网盘官方网站举报，并及时反馈给我们进行屏蔽删除。同时您必须了解并同意本站《用户协议》，严禁搜索非法关键词。

3. 毕方铺高度重视知识产权保护和个人隐私保护，如有网盘链接侵犯您的合法权益，请立即向百度网盘官方网站举报，并参见本站《版权说明》提供书面材料联系我们屏蔽删改。

4. 毕方铺作为非经营性网站，所有服务仅供学习交流使用。