开课吧数据挖掘 第二期 34章完整版

⭐ 编辑推荐

系统学习数据挖掘核心知识，实战案例丰富，助你成为数据挖掘高手。

涵盖数据预处理、特征工程、模型选择与调优等实战技能。

✨ 课程亮点

课程目录

📁 03第三章 数据挖掘先导课（二）
03第三章 数据挖掘先导课（二）说明.png [493.5 KB]
第5节 正态分布-.mp4 [19.7 MB]
第9节 偏差和方差-.mp4 [10.9 MB]
第3节 离散型随机变量-.mp4 [24.3 MB]
第6节 极大似然估计-.mp4 [22.4 MB]
第8节 伯努利分布-.mp4 [15.2 MB]
第7节 期望估计-.mp4 [14.1 MB]
第4节 连续型随机变量-.mp4 [21.2 MB]
第1节-数据挖掘工程师实战——先导篇（二）.pdf [2.6 MB]
第10节 过拟合欠拟合-.mp4 [33.7 MB]
📁 24第二十四章 聚类算法 k-Means
24第二十四章 聚类算法 k-Means资料.zip [1.8 MB]
20200519无监督学习—聚类算法代码.exe [461.8 KB]
20200519无监督学习—聚类算法课件.pdf [3.6 MB]
鑱氱被绠楁硶 k-Means-.mp4 [169.2 MB]
20200516高潜用户购买画像-下-课件.pdf [18.0 MB]
20200519聚类随堂问题.txt [2.3 KB]
📁 23第二十三章 高潜用户预测平台-下
23第二十三章 高潜用户预测平台-下资料.png [493.5 KB]
20200516高潜用户购买画像-下 -代码.exe [422.0 MB]
20200514高潜用户购买画像-上-代码.exe [403.5 MB]
高潜用户预测平台-下-.mp4 [253.0 MB]
20200516高潜用户购买画像-下-课件.pdf [18.0 MB]
20200516用户画像随堂问题-下.txt [4.1 KB]
20200514用户画像随堂问题-上.txt [4.9 KB]
📁 16第十六章 建筑能源预测模型（下）
16第十六章 建筑能源预测模型（下）文档.png [493.5 KB]
20200423建筑能源得分预测报告-代码.exe [6.1 MB]
建筑能源预测模型（下）-.mp4 [261.4 MB]
20200423建筑能源预测下随堂问题.txt [11.7 KB]
20200423建筑能源得分预测报告课件-下.pdf [13.9 MB]
📁 04第四章 数据挖掘先导课（三）
第2节 条件概率-.mp4 [30.7 MB]
第3节 贝叶斯公式-.mp4 [17.4 MB]
4.NaiveBayes.exe [329.7 KB]
第5节 sklearn朴素贝叶斯-.mp4 [43.0 MB]
第6节 垃圾邮件分类-.mp4 [78.4 MB]
第1节-数据挖掘工程师实战——先导篇（三）.pdf [705.0 KB]
第4节 朴素贝叶斯-.mp4 [42.4 MB]
📁 13第十三章 支持向量机-SVM
SVM算法课件.pdf [7.1 MB]
SVM算法代码.exe [571.8 KB]
📁 12第十二章 银行利润最大化
逻辑回归算法之如何实现客户逾期还款业务 - 代码.exe [11.3 MB]
银行利润最大化.mp4 [211.0 MB]
逻辑回归算法之如何实现客户逾期还款业务.pdf [9.0 MB]
📁 21第二十一章 XGBoost算法
20200512XGBoost随堂问题.txt [2.0 KB]
XGBoost算法课件-代码.exe [364.9 KB]
XGBoost算法课件.pdf [4.5 MB]
📁 15第十五章 建筑能源预测模型（上）
建筑能源预测模型（上）-.mp4 [247.1 MB]
20200421建筑能源预测上随堂问题.txt [4.0 KB]
20200421建筑能源得分预测报告课件-上.pdf [9.8 MB]
20200421建筑能源得分预测报告-代码.exe [5.5 MB]
📁 34第三十四章 电商平台用户画像
电商平台用户画像-.mp4 [82.3 MB]
20200614聚类-用户画像课件.pdf [2.4 MB]
20200614逻辑回归.pdf [2.9 MB]
34第三十四章 电商平台用户画像.exe [6.2 MB]
📁 11第十一章 逻辑回归算法
逻辑回归算法-.mp4 [182.4 MB]
Logistic回归(逻辑斯特)算法.exe [518.0 KB]
逻辑回归算法精讲.pdf [9.8 MB]
📁 30第三十章 智能设备采集的用户行为数据的分析
智能设备采集的用户行为数据的分析-.mp4 [88.6 MB]
智能设备采集的用户行为数据的分析.exe [209.4 MB]
📁 19第十九章 金融信用评分模型
金融信用评分模型-.mp4 [228.8 MB]
20200507金融风控模型之如何制作评分卡课件.pdf [3.2 MB]
20200507金融风控模型之如何制作评分卡代码.exe [10.4 MB]
📁 31第三十一章 个性化新闻推荐
个性化新闻推荐-.mp4 [38.3 MB]
20200604【2.0补充案例】 使用hyperopt调参.pdf [287.7 KB]
20200606实时推荐（课间补充）.pdf [258.7 KB]
20200604【1.0个性化新闻推荐】.pdf [1.2 MB]
20200606课后资料.exe [10.3 MB]
📁 01第一章 Python基础
01-04 第一章第4节 Pandas基础2-.mp4 [357.7 MB]
01-01 第一章第1节 Matplotlib基础-.mp4 [321.3 MB]
01-03 第一章第3节 Pandas基础1-.mp4 [354.1 MB]
01-05 第一章第5节 Pandas基础3-.mp4 [437.2 MB]
01-02 第一章第2节 Numpy基础-.mp4 [350.7 MB]
02_python中NumPy课件.pdf [1.2 MB]
movie_metadata.exe [744.3 KB]
03_python中Pandas课件.pdf [517.3 KB]
01_python中matplotlib课件.pdf [1.4 MB]
📁 33第三十三章 保险公司用户精细分层
保险公司用户精细分层-.mp4 [120.2 MB]
20200613决策树-用户分层课后资料.exe [496.2 KB]
20200613决策树-用户分层课件.pdf [2.7 MB]
📁 09第九章 法有定论，兵无常形
法有定论，兵无常形-.mp4 [213.3 MB]
模型解释代码数据.exe [7.0 MB]
模型解释课件.pdf [8.9 MB]
📁 29第二十九章 社交平台有效信息侦测
社交平台有效信息侦测-.mp4 [188.5 MB]
29第二十九章 社交平台有效信息侦测.exe [205.5 MB]
📁 10第十章 线性回归算法
线性回归算法-.mp4 [157.5 MB]
Lineregression算法代码数据.exe [687.8 KB]
线性回归算法.pdf [11.8 MB]
📁 17第十七章 决策树算法
20200425Decision Tree(决策树算法)课件.pdf [10.3 MB]
20200425Decision Tree(决策树算法)代码.exe [6.7 MB]
📁 08第八章 取之精华，去伪取真
兵无常形，特征工程课件.pdf [9.4 MB]
模型的评估指标汇总-.mp4 [49.9 MB]
取之精华，去伪取真-.mp4 [199.0 MB]
作业参考答案.exe [390.1 KB]
兵无常形，特征工程代码数据.exe [469.0 KB]
数据挖掘2期-清明假期作业.pdf [104.6 KB]
📁 07第七章 开门见山，入木三分
数据结构（一）(1).pdf [221.7 KB]
开门见山，入木三分-.mp4 [152.3 MB]
开门见山，入木三分.pdf [7.1 MB]
📁 20第二十章 梯度提升算法
梯度提升算法-.mp4 [160.4 MB]
20200509梯度提升决策树代码.exe [15.8 MB]
20200509GBDT随堂问题.txt [4.5 KB]
20200509梯度提升决策树课件.pdf [4.1 MB]
📁 26第二十六章 时间序列（二）
时间序列（二）直播-.mp4 [276.2 MB]
时间序列（二）点播-时间序列辅助视频-.mp4 [276.0 MB]
📁 28第二十八章 作业讲解
作业讲解-.mp4 [188.5 MB]
28第二十八章 作业讲解.exe [350.8 KB]
📁 06第六章 数据挖掘预科课
5 作业需求.txt [663.0 B]
5 matplotlib基础.pdf [1.2 MB]
第5节 Matplotlib基础-.mp4 [127.3 MB]
14 数学基础（四）.pdf [413.4 KB]
13 数学基础（三）.pdf [763.8 KB]
第13节 数学基础三-.mp4 [115.4 MB]
第12节 数学基础二-.mp4 [95.1 MB]
2 numpy基础.pdf [719.1 KB]
第7节 数据结构1-.mp4 [79.5 MB]
9 数据结构（三）.pdf [971.9 KB]
第1节 python基础语法-.mp4 [120.5 MB]
第11节 数学基础一-.mp4 [102.9 MB]
第8节 数据结构2-.mp4 [101.9 MB]
5 TestData.exe [526.5 KB]
7 常见的数据挖掘面试题.pdf [37.5 KB]
8 数据结构（二）.pdf [172.1 KB]
第9节 数据结构3-.mp4 [109.0 MB]
第4节 Pandas基础课程-.mp4 [130.9 MB]
第3节 知识串联案例讲解-.mp4 [143.4 MB]
第10节 数据结构常见面试题讲解-.mp4 [199.7 MB]
第6节 pandas与matplotlib案例讲解-.mp4 [117.6 MB]
第14节 数学基础四-.mp4 [119.0 MB]
第2节 Numpy基础-.mp4 [123.2 MB]
11 数学基础一.pdf [1.1 MB]
6 pandas和matplotlib案例讲解.pdf [226.1 KB]
7 快速排序时间复杂度.png [154.8 KB]
2 作业.txt [356.0 B]
12 数学基础（二）.pdf [1.0 MB]
4 Pandas基础.pdf [987.1 KB]
7 数据结构（一）(1) (1).pdf [221.7 KB]
1 Python基础语法.pdf [770.4 KB]
10 头脑风暴（编程实战）.exe [322.4 KB]
2 国际数据主要国家(地区)20年年度数据-utf8.exe [321.3 KB]
📁 18第十八章 随机森林算法
随机森林算法-.mp4 [197.3 MB]
五一作业更新.exe [1.0 MB]
20200428Random Forest(随机森林算法)代码.exe [471.4 KB]
20200428随机森林随堂问题.txt [4.9 KB]
五一作业.exe [851.8 KB]
20200428Random Forest(随机森林算法)课件.pdf [7.1 MB]
📁 22第二十二章 高潜用户预测平台-上
高潜用户预测平台-上-.mp4 [262.1 MB]
20200514高潜用户购买画像-上-代码.exe [403.5 MB]
20200514用户画像随堂问题-上.txt [4.9 KB]
20200514高潜用户购买画像-上-课件.pdf [4.5 MB]
📁 25第二十五章 时间序列（一）
25第二十五章 时间序列（一）.exe [459.4 KB]
Facebook分类练习(1).pdf [634.3 KB]
20200521时间序列分析课件.pdf [4.0 MB]
📁 32第三十二章 上市资讯公司营收预测
上市资讯公司营收预测-.mp4 [187.4 MB]
20200607上市公司收入预测课后课件更新.pdf [4.4 MB]
20200607营收预测课件.pdf [3.2 MB]
20200607营收预测-课后课件.exe [5.2 MB]
20200607营收预测-课后资料.exe [3.1 MB]
📁 02第二章 数据挖掘先导课（一）
第2节 向量基础-.mp4 [32.3 MB]
第5节 最小二乘法-.mp4 [28.1 MB]
第6节 最小二乘法代码-.mp4 [55.0 MB]
第3节 矩阵的运算-.mp4 [53.9 MB]
第4节 特殊矩阵-.mp4 [70.9 MB]
第1节-数据挖掘工程师实战——先导篇（一）.pdf [2.5 MB]
📁 14第十四章 数据挖掘项目—用户流失预警系统
数据挖掘项目—用户流失预警系统-.mp4 [193.5 MB]
20200418用户流失预警随堂问题.txt [8.0 KB]
20200418用户流失预警系统 —课件.pdf [4.8 MB]
20200418用户流失预警系统 — 代码.exe [570.4 KB]
📁 05第五章 数据挖掘先导课（四）
第6节 手写数字识别-.mp4 [64.8 MB]
第2节 距离的度量-.mp4 [20.9 MB]
第3节 KNN思想-.mp4 [22.7 MB]
2.KNN.exe [807.3 KB]
第1节-数据挖掘工程师实战——先导篇（四）.pdf [388.2 KB]
📁 27第二十七章 啤酒销量时序分析
Facebook分类练习（答案）.pdf [167.9 KB]
啤酒销量时序分析-.mp4 [276.4 MB]
20200526beer.exe [318.4 KB]
20200526啤酒销量时序分析课件 (1).pdf [4.3 MB]

适合人群

• 数据分析师
• 数据挖掘工程师
• 对数据挖掘感兴趣的学习者

🎯 学习收获

• 掌握数据挖掘核心知识
• 学会使用多种数据挖掘算法
• 提升数据分析和处理能力

🎉 祝您学习愉快！