01 数据挖掘 到底在解决什么问题？.mp4
02 Python 的数据结构和基本语法.mp4
03 工欲善其事必先利其器 扩展包与 Python 环境.mp4
04 理解业务和数据 我们需要做好什么计划？.mp4
05 准备数据 如何处理出完整、干净的数据？.mp4
06 数据建模 该如何选择一个适合我需求的算法？.mp4
07 模型评估 如何确认我们的模型已经达标？.mp4
08 模型应用 我们的模型是否可以解决业务需求？.mp4
09 KNN 算法 近朱者赤 近墨者黑.mp4
10 决策树 女神使用的约会决策.mp4
11 朴素贝叶斯 算一算你是否要买延误险.mp4
12 支持向量机（SVM） 用一条线分开红豆与绿豆.mp4
13 人工神经网络 当前最火热的深度学习基础.mp4
14 实践 1 使用 XGB 实现酒店信息消歧.mp4
15 k-means 聚类 擒贼先擒王 找到中心点 它附近的都是一类.mp4
16 DBScan 聚类 打破形状的限制 使用密度聚类.mp4
17 实践 2 如何使用 word2vec 和 k-means 聚类寻找相似的城市.mp4
18 线性回归与逻辑回归 找到一个函数去拟合数据.mp4
19 实践 3 使用线性回归预测房价.mp4
20 Apriori 与 FP-Growth 不得不再说一遍啤酒与尿布的故事.mp4
21 实践 4 用关联分析找到景点与玩法的关系.mp4
22 TF-IDF 一种简单、古老 但有用的关键词提取技术.mp4
23 word2vec 让文字可以进行逻辑运算 女人+王冠=女王.mp4
24 实践 5 使用 fastText 进行新闻文本分类.mp4
开篇词 掌握数据挖掘 搭上划时代的数字化列车.mp4
彩蛋 数据挖掘工程师如何进阶.mp4
结语 培养数据挖掘思维 终身学习.mp4
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