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【完结】Python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例，配套书籍） 1.8GB
Python数据科学-配套课件及作业链接.docx 13KB
章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐 337.4MB
132. 答疑.mp4 53.5MB
131. 相关性在推荐中的运用.mp4 27.2MB
130. 序贯模型.mp4 20.0MB
129. 关联规则（下）.mp4 15.0MB
128. 关联规则（中）.mp4 48.5MB
127. 关联规则（上）.mp4 31.8MB
126. 购物篮分析与运用.mp4 19.5MB
125. 智能推荐（下）.mp4 82.3MB
124. 智能推荐（上）.mp4 39.7MB
章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察 620.7MB
123. 课后答疑.mp4 17.8MB
122. 使用决策树做聚类后客户分析.mp4 24.2MB
121. K-means聚类.mp4 51.0MB
120. 系统聚类(下).mp4 38.4MB
119. 系统聚类(上).mp4 51.5MB
118. 聚类的基本逻辑.mp4 10.0MB
117. 客户细分.mp4 28.0MB
116. 客户画像与标签体系.mp4 25.5MB
115. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4 33.0MB
114. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4 36.4MB
113. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4 32.8MB
112. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4 35.6MB
111. 支持向量机使用案例.mp4 14.6MB
110. 线性不可分的支持向量机.mp4 15.6MB
109. 线性可分的支持向量机.mp4 43.5MB
108. 支持向量机引论.mp4 15.6MB
107. 朴素贝叶斯分类器.mp4 33.9MB
106. 有约束凸优化计算.mp4 44.1MB
105. 无约束凸优化计算.mp4 18.8MB
104. 凸函数.mp4 14.0MB
103. 凸集的概念.mp4 7.8MB
102. 凸优化基本概念.mp4 28.6MB
章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例 506.5MB
101. 答疑2.mp4 10.1MB
100. 案例2：精准营销的两阶段预测模型4.mp4 58.8MB
099. 案例2：精准营销的两阶段预测模型3.mp4 43.1MB
098. 案例2：精准营销的两阶段预测模型2.mp4 50.7MB
097. 案例2：精准营销的两阶段预测模型1.mp4 50.6MB
096. 答疑1.mp4 16.6MB
095. 变量聚类操作.mp4 23.6MB
094. 变量聚类原理.mp4 15.1MB
093. 稀疏主成分分析.mp4 14.4MB
092. 因子分析2.mp4 9.6MB
091. 因子分析1.mp4 46.7MB
090. 主成分分析案例2.mp4 21.6MB
089. 主成分分析案例1.mp4 42.3MB
088. 主成分分析理论基础3.mp4 21.2MB
087. 主成分分析理论基础2.mp4 39.6MB
086. 主成分分析理论基础1.mp4 21.0MB
085. 多元统计基础与变量约减的思路.mp4 21.7MB
章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型 322.6MB
84. 提升树、GBDT和XGBoost.mp4 38.4MB
83. Adaboost算法.mp4 30.2MB
82. 随机森林.mp4 55.4MB
81. 集成学习概述.mp4 67.0MB
80. 案例讲解.mp4 35.9MB
79. 综合采样.mp4 6.0MB
78. 过采样.mp4 8.1MB
77. 欠采样.mp4 5.9MB
76. 不平衡分类概述.mp4 75.7MB
章节06： 第六讲：电信客户流失预警 52.0MB
75. 课后答疑.mp4 20.8MB
74. BP神经网络.mp4 31.2MB
