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内容详情：3._数据科学的统计基础.mp4 2._以示例讲解数据建模和数学建模.mp4 6._面向应用的分类模型评估.mp4 5._各类算法的适用场景讲解.mp4 1._数据科学的概念.mp4 4._面向应用的数据挖掘算法分类.mp4 20._数据整合和数据清洗.mp4 22._课后答疑.mp4 21._数据整理.mp4 14._描述性统计与探索型数据分析（上）.mp4 17._描述性方法大全与Python绘图（下）.mp4 15._描述性统计与探索型数据分析（下）.mp4 18._统计制图原理.mp4 19._数据库基础.mp4 23._第三讲作业-信用卡客户画像_作业讲解1.mp4 24._第三讲作业-信用卡客户画像_作业讲解2.mp4 16._描述性方法大全与Python绘图（上）.mp4 130._序贯模型.mp4 127._关联规则（上）.mp4 132._答疑.mp4 126._购物篮分析与运用.mp4 131._相关性在推荐中的运用.mp4 129._关联规则（下）.mp4 125._智能推荐（下）.mp4 124._智能推荐（上）.mp4 128._关联规则（中）.mp4 78._过采样.mp4 79._综合采样.mp4 82._随机森林.mp4 81._集成学习概述.mp4 84._提升树、GBDT和XGBoost.mp4 76._不平衡分类概述.mp4 77._欠采样.mp4 80._案例讲解.mp4 83._Adaboost算法.mp4 69._案例讲解1.mp4 64._决策树建模基本原理.mp4 68._模型修剪-以CART为例.mp4 65._Quinlan系列决策树建模原理-ID3.mp4 62._决策树建模思路（上）.mp4 67._CART决策树建模原理.mp4 70._神经网络基本概念.mp4 74._BP神经网络.mp4 61._课前答疑.mp4...等。
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