天善智能-Python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例，配套书籍）

📁 章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐
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    130. 序贯模型【公众号：密知圈】.mp4  [20.0 MB]
    129. 关联规则（下）【公众号：密知圈】.mp4  [15.0 MB]
    128. 关联规则（中）【公众号：密知圈】.mp4  [48.5 MB]
    124. 智能推荐（上）.mp4  [39.7 MB]
    131. 相关性在推荐中的运用.mp4  [27.2 MB]
    132. 答疑.mp4  [53.5 MB]
    125. 智能推荐（下）.mp4  [82.3 MB]
    127. 关联规则（上）.mp4  [31.8 MB]
    126. 购物篮分析与运用.mp4  [19.5 MB]
📁 章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例
    章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例必看.png  [493.5 KB]
    096. 答疑1【公众号：密知圈】.mp4  [16.6 MB]
    099. 案例2：精准营销的两阶段预测模型3【公众号：密知圈】.mp4  [43.1 MB]
    093. 稀疏主成分分析【公众号：密知圈】.mp4  [14.4 MB]
    097. 案例2：精准营销的两阶段预测模型1【公众号：密知圈】.mp4  [50.6 MB]
    086. 主成分分析理论基础1【公众号：密知圈】.mp4  [21.0 MB]
    094. 变量聚类原理【公众号：密知圈】.mp4  [15.1 MB]
    089. 主成分分析案例1.mp4  [42.3 MB]
    087. 主成分分析理论基础2.mp4  [39.6 MB]
    095. 变量聚类操作.mp4  [23.6 MB]
    090. 主成分分析案例2.mp4  [21.6 MB]
    100. 案例2：精准营销的两阶段预测模型4.mp4  [58.8 MB]
    085. 多元统计基础与变量约减的思路.mp4  [21.7 MB]
    088. 主成分分析理论基础3.mp4  [21.2 MB]
    091. 因子分析1.mp4  [46.7 MB]
    092. 因子分析2.mp4  [9.6 MB]
    101. 答疑2.mp4  [10.1 MB]
    098. 案例2：精准营销的两阶段预测模型2.mp4  [50.7 MB]
📁 章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作
    章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作文档.zip  [1.8 MB]
    45. 课程答疑1【公众号：密知圈】.mp4  [6.1 MB]
    47. 线性回归检验（中）【公众号：密知圈】.mp4  [98.4 MB]
    54. 作业讲解3矩估计2【公众号：密知圈】.mp4  [16.8 MB]
    53. 作业讲解2矩估计1【公众号：密知圈】.mp4  [24.3 MB]
    49. 逻辑回归基础（上）【公众号：密知圈】.mp4  [74.2 MB]
    50. 逻辑回归基础（下）【公众号：密知圈】.mp4  [124.8 MB]
    46. 线性回归检验（上）.mp4  [69.0 MB]
    48. 线性回归检验（下）.mp4  [83.1 MB]
    57. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp4  [15.5 MB]
    56. 作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp4  [24.6 MB]
    52. 第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍.mp4  [6.2 MB]
    58. 作业讲解7模型调优.mp4  [41.2 MB]
    60. 作业讲解9最近邻域法的参数调优.mp4  [22.7 MB]
    59. 作业讲解8流失预警模型的调优.mp4  [46.9 MB]
    51. 课程答疑2.mp4  [124.8 MB]
    55. 作业讲解4极大似然估计.mp4  [23.6 MB]
📁 章节01： 第一讲： 数据科学家的武器库
    2. 以示例讲解数据建模和数学建模【公众号：密知圈】.mp4  [127.6 MB]
    4. 面向应用的数据挖掘算法分类【公众号：密知圈】.mp4  [145.4 MB]
    6. 面向应用的分类模型评估.mp4  [131.7 MB]
    5. 各类算法的适用场景讲解.mp4  [185.7 MB]
    1. 数据科学的概念.mp4  [113.7 MB]
    3. 数据科学的统计基础.mp4  [195.8 MB]
📁 章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察
    109. 线性可分的支持向量机【公众号：密知圈】.mp4  [43.5 MB]
    105. 无约束凸优化计算【公众号：密知圈】.mp4  [18.8 MB]
    117. 客户细分【公众号：密知圈】.mp4  [28.0 MB]
    107. 朴素贝叶斯分类器【公众号：密知圈】.mp4  [33.9 MB]
    115. GBDT和分类模型评估(算法角度)【公众号：密知圈】.mp4  [33.0 MB]
    123. 课后答疑【公众号：密知圈】.mp4  [17.8 MB]
    114. GBDT和分类模型评估(算法角度)【公众号：密知圈】.mp4  [36.4 MB]
    120. 系统聚类(下)【公众号：密知圈】.mp4  [38.4 MB]
    104. 凸函数.mp4  [14.0 MB]
    103. 凸集的概念.mp4  [7.8 MB]
    102. 凸优化基本概念.mp4  [28.6 MB]
    119. 系统聚类(上).mp4  [51.5 MB]
    110. 线性不可分的支持向量机.mp4  [15.6 MB]
    121. K-means聚类.mp4  [51.0 MB]
    108. 支持向量机引论.mp4  [15.6 MB]
    113. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4  [32.8 MB]
    106. 有约束凸优化计算.mp4  [44.1 MB]
    116. 客户画像与标签体系.mp4  [25.5 MB]
    122. 使用决策树做聚类后客户分析.mp4  [24.2 MB]
    111. 支持向量机使用案例.mp4  [14.6 MB]
    112. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4  [35.6 MB]
    118. 聚类的基本逻辑.mp4  [10.0 MB]
📁 章节02： 第二讲：Python基础
    章节02： 第二讲：Python基础文档.zip  [1.8 MB]
    10. Python原生态数据结构(下)【公众号：密知圈】.mp4  [19.3 MB]
    8. Python基础数据类型和表达式.mp4  [52.6 MB]
    9. Python原生态数据结构(上).mp4  [27.0 MB]
    12. Python函数.mp4  [14.5 MB]
    13. Python模块的使用.mp4  [11.3 MB]
    7. Python介绍.mp4  [13.2 MB]
    11. Python控制流.mp4  [27.3 MB]
📁 章节06： 第六讲：电信客户流失预警
    66. 06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5【公众号：密知圈】.mp4  [12.0 MB]
    65. Quinlan系列决策树建模原理-ID3【公众号：密知圈】.mp4  [45.8 MB]
    71. 人工神经网络结构【公众号：密知圈】.mp4  [5.7 MB]
    75. 课后答疑.mp4  [20.8 MB]
    69. 案例讲解1.mp4  [55.9 MB]
    72. 感知器.mp4  [35.3 MB]
    74. BP神经网络.mp4  [31.2 MB]
    67. CART决策树建模原理.mp4  [4.8 MB]
    68. 模型修剪-以CART为例.mp4  [8.9 MB]
    62. 决策树建模思路（上）.mp4  [20.0 MB]
    63. 决策树建模思路（下）.mp4  [60.2 MB]
    64. 决策树建模基本原理.mp4  [7.1 MB]
    70. 神经网络基本概念.mp4  [9.8 MB]
    73. 案例讲解2.mp4  [25.3 MB]
    61. 课前答疑.mp4  [4.9 MB]
📁 章节04： 第四讲：二手房价格分析报告
    章节04： 第四讲：二手房价格分析报告必看.png  [493.5 KB]
    44. 作业讲解7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测【公众号：密知圈】.mp4  [22.0 MB]
    35. 简单线性回归(下)【公众号：密知圈】.mp4  [11.7 MB]
    39. 作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述【公众号：密知圈】.mp4  [28.4 MB]
    40. 作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1【公众号：密知圈】.mp4  [23.4 MB]
    41. 作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2【公众号：密知圈】.mp4  [21.5 MB]
    27. 参数估计简介及概念介绍(下）【公众号：密知圈】.mp4  [18.4 MB]
    33. 相关知识点答疑【公众号：密知圈】.mp4  [16.5 MB]
    38. 第四讲作业-二手房房价影响因素分析 讲解1背景介绍【公众号：密知圈】.mp4  [3.8 MB]
    31. 方差分析.mp4  [23.3 MB]
    32. 相关分析.mp4  [16.1 MB]
    42. 作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4  [30.7 MB]
    26. 参数估计简介及概念介绍(上）.mp4  [43.0 MB]
    30. 两样本T检验.mp4  [45.0 MB]
    34. 简单线性回归(上).mp4  [44.3 MB]
    25. 两变量关系检验方法综述.mp4  [33.0 MB]
    28. 假设检验与单样本T检验(上).mp4  [29.6 MB]
    37. 课后作业与课程答疑.mp4  [23.6 MB]
    29. 假设检验与单样本T检验(下).mp4  [13.5 MB]
    43. 作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4  [30.2 MB]
    36. 多元线性回归.mp4  [33.7 MB]
📁 章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型
    章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型说明.png  [493.5 KB]
    83. Adaboost算法【公众号：密知圈】.mp4  [30.2 MB]
    77. 欠采样【公众号：密知圈】.mp4  [5.9 MB]
    80. 案例讲解【公众号：密知圈】.mp4  [35.9 MB]
    82. 随机森林【公众号：密知圈】.mp4  [55.4 MB]
    78. 过采样.mp4  [8.1 MB]
    84. 提升树、GBDT和XGBoost.mp4  [38.4 MB]
    79. 综合采样.mp4  [6.0 MB]
    81. 集成学习概述.mp4  [67.0 MB]
    76. 不平衡分类概述.mp4  [75.7 MB]
📁 章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步
    14. 描述性统计与探索型数据分析（上）【公众号：密知圈】.mp4  [56.8 MB]
    19. 数据库基础【公众号：密知圈】.mp4  [9.5 MB]
    21. 数据整理【公众号：密知圈】.mp4  [24.0 MB]
    18. 统计制图原理.mp4  [20.5 MB]
    20. 数据整合和数据清洗.mp4  [97.3 MB]
    16. 描述性方法大全与Python绘图（上）.mp4  [98.5 MB]
    15. 描述性统计与探索型数据分析（下）.mp4  [55.9 MB]
    24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mp4  [32.9 MB]
    17. 描述性方法大全与Python绘图（下）.mp4  [53.8 MB]
    22. 课后答疑.mp4  [32.4 MB]
    23. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1.mp4  [31.6 MB]