数据挖掘思维与实战 24 讲发掘数据隐藏价值，构建高薪知识架构

📄 [4292] 05 准备数据：如何处理出完整、干净的数据？【】.mp4

📄 [4300] 13 人工神经网络：当前最火热的深度学习基础【】.mp4

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

📄 [4288] 01 数据挖掘，到底在解决什么问题？【】.mp4

📄 [4313] 结语培养数据挖掘思维，终身学习【】.mp4

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

📄 [4306] 19 实践 3：使用线性回归预测房价【】.mp4

📄 [4291] 04 理解业务和数据：我们需要做好什么计划？【】.mp4

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

📄 [4298] 11 朴素贝叶斯：算一算你是否要买延误险【】.mp4

📄 [4289] 02 Python 的数据结构和基本语法【】.mp4

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

📄 [4287] 开篇词掌握数据挖掘，搭上划时代的数字化列车【】.mp4

📄 [4301] 14 实践 1：使用 XGB 实现酒店信息消歧【】.mp4

📄 [4296] 09 KNN 算法：近朱者赤，近墨者黑【】.mp4

📄 [4297] 10 决策树：女神使用的约会决策【】.mp4

📄 [4312] 彩蛋数据挖掘工程师如何进阶【】.mp4

📄 [4294] 07 模型评估：如何确认我们的模型已经达标？【】.mp4

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

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

📄 [4311] 24 实践 5：使用 fatText 进行新闻文本分类【】.mp4

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

📄 [4308] 21 实践 4：用关联分析找到景点与玩法的关系【】.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

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

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

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

📄 [4306] 19 实践 3：使用线性回归预测房价【】(1).md

📄 [4297] 10 决策树：女神使用的约会决策【】(1).md

📄 [4290] 03 工欲善其事必先利其器，扩展包与 Python 环境【】.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

📄 [4288] 01 数据挖掘，到底在解决什么问题？【】(1).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【】(1).md

📄 [4300] 13 人工神经网络：当前最火热的深度学习基础【】.md

📄 [4309] 22 TF-IDF：一种简单、古老，但有用的关键词提取技术【】(1).md

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

📄 [4306] 19 实践 3：使用线性回归预测房价【】.md

📄 [4287] 开篇词掌握数据挖掘，搭上划时代的数字化列车【】.md

📄 [4312] 彩蛋数据挖掘工程师如何进阶【】(1).md

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📄 [4291] 04 理解业务和数据：我们需要做好什么计划？【】.md

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