博学谷:任何人都能学的数据统计分析课完整视频材料教材使用价值2999元

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任何人都能学的数据统计分析课 视频截取

课程目录:任何人都能学好的数据统计分析课 [24.6G]
┣━━第一0章 python新手入门及基本剖析 [4.9G]
┃ ┣━━第1节 简述与操作过程 [623.1M]
┃ ┃ ┣━━1. 课程内容与开发工具介绍.mp4 [80.2M]
┃ ┃ ┣━━2. 帮助文件的获得&基本实际操作.mp4 [233.1M]
┃ ┃ ┣━━3. 基本实际操作:整数金额、小数、单数&目录、字符串数组、词典.mp4 [120.8M]
┃ ┃ ┣━━4. 自定义函数.mp4 [119.9M]
┃ ┃ ┣━━5.Jupyte常用快捷键及其全自动补齐作用的完成r.mp4 [59.7M]
┃ ┃ ┗━━6. 这节总结.mp4 [9.4M]
┃ ┣━━第2节 Numpy [853.1M]
┃ ┃ ┣━━1. 从头开始建立一个二维数组.mp4 [229.2M]
┃ ┃ ┣━━2. 实例实践活动——怎样完成99乘法表和水果机.mp4 [113.5M]
┃ ┃ ┣━━3. 二维数组的实际操作.mp4 [140.8M]
┃ ┃ ┣━━4. 二维数组的测算.mp4 [82.3M]
┃ ┃ ┣━━5. 二维数组的广播节目.mp4 [173.7M]
┃ ┃ ┗━━6. 较为、掩码和布尔逻辑.mp4 [113.6M]
┃ ┣━━第三节 Pandas [840.3M]
┃ ┃ ┣━━1. 编码序列和数据库查询.mp4 [97.5M]
┃ ┃ ┣━━2. 数据库索引和切成片.mp4 [105.5M]
┃ ┃ ┣━━3. 根据数据库索引计算和转化成新的列.mp4 [44.3M]
┃ ┃ ┣━━4. 文档的载入和载入.mp4 [65.3M]
┃ ┃ ┣━━5. 缺少值解决.mp4 [106.2M]
┃ ┃ ┣━━6. 数据信息联接.mp4 [146.1M]
┃ ┃ ┣━━7. 排序和汇聚.mp4 [92.3M]
┃ ┃ ┣━━8. 数据透视.mp4 [125.2M]
┃ ┃ ┣━━9. 字符串数组的解决.mp4 [47M]
┃ ┃ ┗━━10. 这节总结.mp4 [11M]
┃ ┣━━第4节 Matplotlib与python做图 [765.4M]
┃ ┃ ┣━━1. 基本做图——折线统计图和散点图.mp4 [194.7M]
┃ ┃ ┣━━2. 基本做图——条形图和饼状图.mp4 [97.3M]
┃ ┃ ┣━━3. 子图和图示.mp4 [93.8M]
┃ ┃ ┣━━4. 标志设定——标识,表格样式和cmap.mp4 [206M]
┃ ┃ ┣━━5. 高級做图.mp4 [171M]
┃ ┃ ┗━━6. 这节总结.mp4 [2.5M]
┃ ┣━━第5节 Sklearn与深度学习基本 [1.9G]
┃ ┃ ┣━━1. 回归分析.mp4 [109.6M]
┃ ┃ ┣━━2. 逻辑回归的基本原理、实体模型完成与正则化.mp4 [222.6M]
┃ ┃ ┣━━3. 逻辑回归的评定及其最佳迭代更新频次.mp4 [204.2M]
┃ ┃ ┣━━4. 贝叶斯分类器的完成全过程.mp4 [66.5M]
┃ ┃ ┣━━5. 朴素贝叶斯算法案例——手写数字鉴别.mp4 [44.5M]
┃ ┃ ┣━━6. 数据预处理.mp4 [307.2M]
┃ ┃ ┣━━7. 决策树算法和随机森林——熵和决策树算法.mp4 [86.7M]
┃ ┃ ┣━━8. 决策树算法和随机森林优化算法比照.mp4 [100M]
┃ ┃ ┣━━9. 随机森林的调参.mp4 [222.1M]
┃ ┃ ┣━━10. svm算法——核函数.mp4 [144.5M]
┃ ┃ ┣━━11. svm算法是如何防止多重共线性的.mp4 [96.3M]
┃ ┃ ┣━━12. 怎么使用Python完成PCA特征提取优化算法.mp4 [227.8M]
┃ ┃ ┣━━13. 怎么使用Python完成Kmeans聚类算法.mp4 [82.9M]
┃ ┃ ┗━━14. 这节总结.mp4 [30.3M]
┃ ┗━━同步练习 [410B]
┃ ┗━━同步练习.txt [410B]
┣━━第一1章 课程小结图普 [94.4M]
┃ ┗━━课程小结.mp4 [94.4M]
┣━━第1章 大数据分析师的岗位概述 [282.9M]
┃ ┣━━01.大数据分析师的“前景”怎样.mp4 [41.8M]
┃ ┣━━02.什么人合适数据统计分析.mp4 [61.7M]
┃ ┣━━03.大数据分析师的临界值专业知识.mp4 [87.2M]
┃ ┗━━04.大数据分析师的工作职责.mp4 [92.2M]
┣━━第2章 数据统计分析和大数据挖掘的定义和核心理念 [1.8G]
┃ ┣━━第1节 基本定义 [461.9M]
┃ ┃ ┣━━01. 数据统计分析及大数据挖掘界定.mp4 [129.8M]
┃ ┃ ┣━━02. 数据统计分析与大数据挖掘的层级.mp4 [63.2M]
┃ ┃ ┣━━03. 数据统计分析及大数据挖掘三要素.mp4 [227.6M]
┃ ┃ ┗━━04. 这节总结.mp4 [41.3M]
┃ ┣━━第2节 探究性数据统计分析 [251M]
┃ ┃ ┣━━01. 怎样叙述订单量数据信息.mp4 [204.8M]
┃ ┃ ┣━━02. 数据可视化展现的标准.mp4 [19.8M]
┃ ┃ ┗━━03. 这节总结.mp4 [26.5M]
┃ ┣━━第三节 预测分析和归类 [788.5M]
┃ ┃ ┣━━01. 预测分析和归类的数据模型、步骤.mp4 [87M]
┃ ┃ ┣━━02. 归类和预测分析:回归分析.mp4 [135.3M]
┃ ┃ ┣━━03. 逻辑回归.mp4 [223.6M]
┃ ┃ ┣━━04. 决策树算法.mp4 [124M]
┃ ┃ ┣━━05. svm算法.mp4 [105M]
┃ ┃ ┣━━06. 朴素贝叶斯.mp4 [88.1M]
┃ ┃ ┗━━07. 这节总结.mp4 [25.7M]
┃ ┗━━第4节 分群和特征提取 [325.3M]
┃ ┣━━01. 聚类算法的基本要素.mp4 [100M]
┃ ┣━━02. 层次聚类.mp4 [87.7M]
┃ ┣━━03. K-means聚类算法.mp4 [74.1M]
┃ ┣━━04. 特征提取实体模型-PCA.mp4 [61.4M]
┃ ┗━━05. 这节总结.mp4 [2.1M]
┣━━第三章 统计学基础和SPSS应用软件 [2.5G]
┃ ┣━━第1节 描述统计叙述 [580.1M]
┃ ┃ ┣━━01. 数据分析的目地.mp4 [39.6M]
┃ ┃ ┣━━02. 数据分析的重要定义.mp4 [17.9M]
┃ ┃ ┣━━03. 四种精确测量限度.mp4 [151.2M]
┃ ┃ ┣━━04. 集中化发展趋势-平均值.mp4 [58.4M]
┃ ┃ ┣━━05. 集中化发展趋势-中位值和众数.mp4 [36.1M]
┃ ┃ ┣━━06. 离散变量发展趋势-偏差和标准差.mp4 [132.2M]
┃ ┃ ┣━━07. 实例实际操作-怎样完成离中发展趋势和集中化发展趋势.mp4 [137.7M]
┃ ┃ ┗━━08. 这节总结.mp4 [7.2M]
┃ ┣━━第2节 假设检验_统计分析分辨 [452M]
┃ ┃ ┣━━01. 应用统计学实质.mp4 [39.4M]
┃ ┃ ┣━━02. 应用统计学两大定律.mp4 [46.3M]
┃ ┃ ┣━━03. 统计分析分辨-抽样误差与标准误差.mp4 [61.2M]
┃ ┃ ┣━━04. 统计推断-t分布.mp4 [85.4M]
┃ ┃ ┣━━05. 统计推断-参数估计.mp4 [72M]
┃ ┃ ┣━━06. 统计推断-假设检验.mp4 [127M]
┃ ┃ ┗━━07. 这节总结.mp4 [20.7M]
┃ ┣━━第三节 抽样法 [975.6M]
┃ ┃ ┣━━01. 统计分析全过程.mp4 [8.5M]
┃ ┃ ┣━━02. 取样的定义.mp4 [6.8M]
┃ ┃ ┣━━03. 抽样法和非抽样法.mp4 [93.7M]
┃ ┃ ┣━━04. 统计调查与调查的特性.mp4 [39.5M]
┃ ┃ ┣━━05. 非统计调查.mp4 [67.1M]
┃ ┃ ┣━━06. 非统计调查的三种种类.mp4 [236.9M]
┃ ┃ ┣━━07. 无回应偏差的解决.mp4 [15.6M]
┃ ┃ ┣━━08. 取样全过程.mp4 [43.7M]
┃ ┃ ┣━━09. 取样模块与取样框.mp4 [25.9M]
┃ ┃ ┣━━10. 取样方式.mp4 [166.5M]
┃ ┃ ┣━━11. 几率取样-简易取样和系统抽样.mp4 [49.7M]
┃ ┃ ┣━━12. 几率取样-pps抽样.mp4 [115.6M]
┃ ┃ ┣━━13. 几率取样-分层抽样.mp4 [21.9M]
┃ ┃ ┣━━14. 非几率取样-地区取样、時间取样和电話取样.mp4 [61.7M]
┃ ┃ ┗━━15. 汇总.mp4 [22.6M]
┃ ┗━━第4节 一般性实体模型 [571.8M]
┃ ┣━━实际操作题 [68.6K]
┃ ┃ ┣━━截屏1.png [20.9K]
┃ ┃ ┗━━工作数据信息.rar [47.7K]
┃ ┣━━1. t检验.mp4 [19M]
┃ ┣━━2. t检验-实例实践活动.mp4 [181.3M]
┃ ┣━━3. F检验.mp4 [34.9M]
┃ ┣━━4. F检验-实例实践活动.mp4 [93.2M]
┃ ┣━━5. 相关性分析.mp4 [21.5M]
┃ ┣━━6. 相关性分析-实例实践活动.mp4 [44.8M]
┃ ┣━━7. 回归分析.mp4 [40.7M]
┃ ┣━━8- 回归分析-实例实践活动.mp4 [89.3M]
┃ ┗━━9. 这节总结.mp4 [47M]
┣━━第4章 数据预处理基本 [1.8G]
┃ ┣━━第1节 数据统计分析前的准备工作 [462.7M]
┃ ┃ ┣━━1. 统计分析工作内容.mp4 [24.8M]
┃ ┃ ┣━━2. 统计分析准备工作.mp4 [100.2M]
┃ ┃ ┣━━3. 数据信息查验关键点.mp4 [153.3M]
┃ ┃ ┣━━4. 对外开放题的提前准备.mp4 [173.2M]
┃ ┃ ┗━━5. 这节总结.mp4 [11.3M]
┃ ┣━━第2节 数据预处理 [805.1M]
┃ ┃ ┣━━1. 数据预处理的定义和步骤.mp4 [39M]
┃ ┃ ┣━━2. 字段名挑选和网站安全性汇报.mp4 [100.6M]
┃ ┃ ┣━━3. 数据预处理关键工作中.mp4 [108.2M]
┃ ┃ ┣━━4. 不正确值和出现异常值解决方式.mp4 [142.4M]
┃ ┃ ┣━━5. 缺少值解决方式.mp4 [233.9M]
┃ ┃ ┣━━6. 出现异常值和缺乏值的解决实际操作.mp4 [169.7M]
┃ ┃ ┗━━7. 这节总结.mp4 [11.4M]
┃ ┣━━第三节 数据信息规范性 [606.5M]
┃ ┃ ┣━━1. 数据信息转换.mp4 [236.8M]
┃ ┃ ┣━━2. 数据信息离散化与数据信息扩大.mp4 [153.5M]
┃ ┃ ┣━━3. 数据信息合拼与分拆.mp4 [210.5M]
┃ ┃ ┗━━4. 这节总结.mp4 [5.7M]
┃ ┗━━课后练习题.txt [66B]
┣━━第5章 mysql教程 [1G]
┃ ┣━━第1节 sql介绍 [373.7M]
┃ ┃ ┣━━1. sql介绍.mp4 [82M]
┃ ┃ ┣━━2. 创建数据库.mp4 [71.8M]
┃ ┃ ┣━━3. 创建数据分析表和约束方程.mp4 [101.5M]
┃ ┃ ┣━━4. 插进和变更.mp4 [108.7M]
┃ ┃ ┗━━5. 这节总结.mp4 [9.7M]
┃ ┣━━第2节 基本上查看句子 [165.2M]
┃ ┃ ┣━━1. 基本上查看句子.mp4 [158.6M]
┃ ┃ ┗━━2. 这节总结.mp4 [6.6M]
┃ ┣━━第三节 交叉式查看和子查询 [267.2M]
┃ ┃ ┣━━1. 聚合函数和交叉式查看:group by.mp4 [119.3M]
┃ ┃ ┣━━2. 子查询(in、not in)&模糊匹配 Like.mp4 [144.8M]
┃ ┃ ┗━━3. 这节总结.mp4 [3.1M]
┃ ┣━━第4节 练表查看 [261.2M]
┃ ┃ ┣━━1. 连表查询.mp4 [247M]
┃ ┃ ┗━━2. 总结.mp4 [14.2M]
┃ ┗━━同步练习 [144.7K]
┃ ┣━━题型.txt [354B]
┃ ┗━━工作素材图片.rar [144.3K]
┣━━第六章 Excel剖析及数据可视化 [2.5G]
┃ ┣━━第1节 Excel介绍 [55.9M]
┃ ┃ ┗━━1. Excel介绍.mp4 [55.9M]
┃ ┣━━第2节 Excel涵数方法 [1G]
┃ ┃ ┣━━1. 涵数的介绍.mp4 [84.2M]
┃ ┃ ┣━━2. 查找函数-vlookup和hlookup.mp4 [208.2M]
┃ ┃ ┣━━3. 查找函数-INDEX和MATCH.mp4 [45.4M]
┃ ┃ ┣━━4. 统计函数.mp4 [252.2M]
┃ ┃ ┣━━5. 逻辑运算(上)-if、anda和or.mp4 [123.5M]
┃ ┃ ┣━━6. 逻辑运算(下).mp4 [113.5M]
┃ ┃ ┣━━7. 日期涵数和文本函数.mp4 [190M]
┃ ┃ ┗━━8. 这节总结.mp4 [21.5M]
┃ ┣━━第三节 Excel迅速解决方法 [961.4M]
┃ ┃ ┣━━1. 宏的方法.mp4 [262.6M]
┃ ┃ ┣━━2. 数据透视和可选择性粘贴.mp4 [184.9M]
┃ ┃ ┣━━3. 文件格式调节方法.mp4 [149.1M]
┃ ┃ ┣━━4. 搜索和精准定位&数据有效性方法.mp4 [276.5M]
┃ ┃ ┣━━5. 键盘快捷键有关方法.mp4 [64.1M]
┃ ┃ ┗━━6. 这节总结.mp4 [24.3M]
┃ ┣━━第4节 Excel数据可视化方法 [540.3M]
┃ ┃ ┣━━1. 怎么制作一张图.mp4 [154M]
┃ ┃ ┣━━2. 组合图的作法.mp4 [151.3M]
┃ ┃ ┣━━3. 条形图的组合.mp4 [132.1M]
┃ ┃ ┣━━4. 数据信息短跑地形图的作法.mp4 [95.5M]
┃ ┃ ┗━━5. 这节总结.mp4 [7.4M]
┃ ┗━━同步练习 [830.6K]
┃ ┣━━同步练习.docx [412.7K]
┃ ┣━━哪吒三太子.png [129.3K]
┃ ┣━━工作素材图片 (1).rar [144.3K]
┃ ┗━━工作素材图片.rar [144.3K]
┣━━第7章 升阶学习培训 [2.3G]
┃ ┣━━第1节 多自变量统计分析方法挑选构思 [70.2M]
┃ ┃ ┣━━1. 无监管剖析和有监管剖析.mp4 [31.9M]
┃ ┃ ┗━━2. 无监管剖析的标准.mp4 [38.3M]
┃ ┣━━第2节 因子分析法 [486.3M]
┃ ┃ ┣━━1. 因子分析法应用情景.mp4 [26.9M]
┃ ┃ ┣━━2. 因素的定义及剖析全过程.mp4 [72.8M]
┃ ┃ ┣━━3. 因素数的确定.mp4 [65.8M]
┃ ┃ ┣━━4. 因素轴的转动.mp4 [59M]
┃ ┃ ┣━━5. 因素表述及因素评分测算.mp4 [53.5M]
┃ ┃ ┣━━6. 实例实践活动.mp4 [118.9M]
┃ ┃ ┗━━7. 怎样用因子分析法做点评.mp4 [89.3M]
┃ ┣━━第三节 聚类 [569.1M]
┃ ┃ ┣━━1. 聚类应用情景.mp4 [120.5M]
┃ ┃ ┣━━2. 聚类优化算法.mp4 [79.9M]
┃ ┃ ┣━━3. 费层次聚类 K-means.mp4 [112.9M]
┃ ┃ ┣━━4. K-means实例实践活动.mp4 [223M]
┃ ┃ ┗━━5. 二阶聚类算法.mp4 [32.9M]
┃ ┣━━第4节 对应分析 [226.9M]
┃ ┃ ┣━━1. 对应分析应用目地及結果讲解.mp4 [98M]
┃ ┃ ┗━━2. 对应分析实例实践活动.mp4 [128.9M]
┃ ┣━━第5节 多维限度剖析 [351M]
┃ ┃ ┣━━1. 定义和应用情景.mp4 [81M]
┃ ┃ ┣━━2. 多维限度剖析举例说明.mp4 [130.6M]
┃ ┃ ┣━━3. 实例1:依据学员得分开展分坐位.mp4 [54.7M]
┃ ┃ ┣━━4. 实例2:依据学员考试分数开展分坐位.mp4 [26.1M]
┃ ┃ ┣━━5. 实例3:依据手机上的相似性分辨竞争能力.mp4 [27.9M]
┃ ┃ ┗━━6. 多维限度的不够及取代方式.mp4 [30.8M]
┃ ┣━━第六节 时间序列分析剖析 [272.9M]
┃ ┃ ┣━━1. 时间序列分析应用情景.mp4 [6.4M]
┃ ┃ ┣━━2. 二种种类的时间序列分析.mp4 [6.3M]
┃ ┃ ┣━━3. 时间序列分析实体模型ARIMA.mp4 [10.1M]
┃ ┃ ┣━━4. 时间序列分析中的解决方法.mp4 [97.1M]
┃ ┃ ┗━━5. 实例实践活动-某超市连锁店销售总额影响因素预测分析.mp4 [153M]
┃ ┣━━第7节 Logistic [384.8M]
┃ ┃ ┣━━1. 应用情景和基础理论情况.mp4 [96.3M]
┃ ┃ ┗━━2. logistic实例实践活动-客户外流的影响因素及新用户预测分析.mp4 [288.5M]
┃ ┗━━同步练习 [11.2K]
┃ ┣━━升阶统计学方法工作数据信息.xlsx [11.1K]
┃ ┗━━题型.txt [141B]
┣━━第8章 經典大数据挖掘优化算法 [1.5G]
┃ ┣━━第1节 大数据挖掘基本及数据信息分层抽样 [315.6M]
┃ ┃ ┣━━1. 日常生活了解的大数据挖掘实例.mp4 [31.1M]
┃ ┃ ┣━━2. 数据信息提前准备及数据信息切分方法.mp4 [12.2M]
┃ ┃ ┣━━3. 数据统计分析与大数据挖掘的联络与差别.mp4 [84.8M]
┃ ┃ ┣━━4. Modeler软件详细介绍.mp4 [43.9M]
┃ ┃ ┗━━5. 怎样在Modeler完成数据信息分层抽样.mp4 [143.6M]
┃ ┣━━第2节 朴素贝叶斯 [380.6M]
┃ ┃ ┣━━1.朴素贝叶斯基本原理.mp4 [77.2M]
┃ ┃ ┣━━2. 朴素贝叶斯优化算法全过程.mp4 [34.3M]
┃ ┃ ┣━━3. 朴素贝叶斯优化算法举例说明.mp4 [58.4M]
┃ ┃ ┣━━4. 朴素贝叶斯优化算法优势及不够.mp4 [114.4M]
┃ ┃ ┗━━5. 实例实践活动-应用贝叶斯网络模型.mp4 [96.4M]
┃ ┣━━第三节 决策树算法 [277.3M]
┃ ┃ ┣━━1. 决策树算法应用情景.mp4 [3.8M]
┃ ┃ ┣━━2. 决策树算法(1)——ID3.mp4 [19.4M]
┃ ┃ ┣━━3. 决策树算法(2)——C4.5.mp4 [45.4M]
┃ ┃ ┣━━4. 决策树算法(3)——回归树CART.mp4 [50.1M]
┃ ┃ ┣━━5. 决策树算法(4)——CHAID.mp4 [11M]
┃ ┃ ┣━━6. 避免 过度拟合的难题.mp4 [6.3M]
┃ ┃ ┗━━7. 应用Modeler怎样做决策树算法.mp4 [141.2M]
┃ ┣━━第4节 神经元网络 [164.2M]
┃ ┃ ┣━━1. 神经元网络的构成.mp4 [87.7M]
┃ ┃ ┣━━2. 数据误差涵数,调整出事了权重值.mp4 [30.2M]
┃ ┃ ┣━━3. 神经元网络与别的剖析的关联.mp4 [17.9M]
┃ ┃ ┗━━4. 实例实践活动.mp4 [28.3M]
┃ ┣━━第5节 svm算法 [92.9M]
┃ ┃ ┣━━1. svm算法基本原理详细介绍.mp4 [21.1M]
┃ ┃ ┣━━2. 线形分为与线形不能分.mp4 [11M]
┃ ┃ ┗━━3. 实例实践活动.mp4 [60.8M]
┃ ┣━━第六节 集成化优化算法和实体模型评定 [273.1M]
┃ ┃ ┣━━1. 集成化优化算法的目地与方法.mp4 [15.2M]
┃ ┃ ┣━━2. Bagging与Bosting的测算基本原理.mp4 [170.2M]
┃ ┃ ┣━━3. 依据混淆矩阵开展实体模型评定.mp4 [40.1M]
┃ ┃ ┣━━4. 在Modeler中绘制GAIN趋势图和Lift趋势图.mp4 [19.9M]
┃ ┃ ┗━━5. 学习材料扩展.mp4 [27.7M]
┃ ┗━━同步练习 [313.8K]
┃ ┣━━同步练习.txt [182B]
┃ ┗━━工作素材图片.rar [313.6K]
┣━━第9章 R语言新手入门及基本剖析 [5.8G]
┃ ┣━━第1节 R语言基本实际操作 [1.7G]
┃ ┃ ┣━━1. 初见R语言.mp4 [124M]
┃ ┃ ┣━━2. R语言的操作过程.mp4 [146.1M]
┃ ┃ ┣━━3. R语言的算法设计详细介绍.mp4 [100.3M]
┃ ┃ ┣━━4. 空间向量和引流矩阵的操作过程.mp4 [281.9M]
┃ ┃ ┣━━5. 数据信息框的实际操作.mp4 [341.3M]
┃ ┃ ┣━━6. 循环系统控制流——for&while.mp4 [108.9M]
┃ ┃ ┣━━7. 标准挑选控制流——if.mp4 [68.3M]
┃ ┃ ┣━━8. 自定义函数.mp4 [77M]
┃ ┃ ┣━━9. R语言有关概率分布函数的涵数及其运用详细介绍.mp4 [206.4M]
┃ ┃ ┗━━10. 离散变量随机变量遍布和持续随机变量遍布.mp4 [274.8M]
┃ ┣━━第2节 R语言说明性数据统计分析 [506.1M]
┃ ┃ ┣━━1. 探究性数据统计分析——集中化发展趋势和离中发展趋势.mp4 [220M]
┃ ┃ ┣━━2. 探究性数据统计分析——相关系数r及涵数详细介绍.mp4 [244.9M]
┃ ┃ ┗━━3. 探究性数据统计分析——假设检验.mp4 [41.2M]
┃ ┣━━第三节 R语言回归算法 [1.2G]
┃ ┃ ┣━━1. 重归基本上优化算法及有关哈数详细介绍(上).mp4 [363.7M]
┃ ┃ ┣━━2. 重归基本上优化算法及有关哈数详细介绍(下).mp4 [272.5M]
┃ ┃ ┣━━3. 实体模型挑选.mp4 [206M]
┃ ┃ ┗━━4. 重归确诊.mp4 [375.5M]
┃ ┣━━第4节 R语言随机森林算法 [1.4G]
┃ ┃ ┣━━1. 逻辑回归(上).mp4 [336.6M]
┃ ┃ ┣━━2. 逻辑回归(下).mp4 [431.9M]
┃ ┃ ┣━━3. 决策树算法.mp4 [65.3M]
┃ ┃ ┣━━4. 决策树算法的修枝.mp4 [224M]
┃ ┃ ┗━━5. 随机森林.mp4 [341.9M]
┃ ┣━━第5节 R语言聚类算法和特征提取 [1.1G]
┃ ┃ ┣━━1. 应用R怎样完成层次聚类.mp4 [468.6M]
┃ ┃ ┣━━2. 应用R怎样完成Kmeans聚类算法法.mp4 [99.4M]
┃ ┃ ┣━━3. 怎么判断聚类算法的优劣.mp4 [171.7M]
┃ ┃ ┗━━4. 应用R怎样完成PCA特征提取.mp4 [342M]
┃ ┗━━同步练习 [216K]
┃ ┣━━黄牛党清单数据信息.rar [215.7K]
┃ ┗━━同步练习.txt [345B]
┗━━材料 [23M]
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