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【大数据高级课程】建模分析师

第19任务：第五章常用模型的数学思想与思考9-16

查看课程

任务列表

第1任务：第一章玩转大数据：深入浅出大数据挖掘技术(Apriori算法、Tanagra工具、决策树)pri
第2任务：第一章玩转大数据：深入浅出大数据挖掘技术(Apriori算法、Tanagra工具、决策树)pri
第3任务：第一章玩转大数据：深入浅出大数据挖掘技术11-15
第4任务：第一章玩转大数据：深入浅出大数据挖掘技术16
第5任务：第一章玩转大数据：深入浅出大数据挖掘技术(Apriori算法、Tanagra工具、决策树)pri
第6任务：第一章数据挖掘项目管理基础与思想1-5
第7任务：第一章数据挖掘项目管理基础与思想6-8
第8任务：第一章数据挖掘项目管理基础与思想9-13
第9任务：第一章：数据挖掘项目管理基础与思想11-16
第10任务：第一章：数据挖掘项目管理基础与思想17-21
第11任务：第二章感性认识SPSS Modeler1-13
第12任务：第三章必备的统计学基础1-2
第13任务：第三章必备的统计学基础3-9
第14任务：第三章必备的统计学基础10
第15任务：第三章必备的统计学基础11-12
第16任务：第四章数据准备与预处理1-18
第17任务：第五章常用模型的数学思想与思考1-3
第18任务：第五章常用模型的数学思想与思考4-9
第19任务：第五章常用模型的数学思想与思考9-16
第20任务：第五章常用模型的数学思想与思考17-39
第21任务：第六章项目案例解析1-9
第22任务：第一章 Python入门导入1-3
第23任务：第二章顺序程序设计1-8
第24任务：第二章顺序程序设计9-12
第25任务：第三章使用序列1-12
第26任务：第四章选择结构程序设计1-6
第27任务：第五章循环结构程序设计1-7
第28任务：第五章循环结构程序设计8
第29任务：第五章循环结构程序设计9-12
第30任务：第六章字符串1-3
第31任务：第七章：函数的设计和使用1-3
第32任务：第七章：函数的设计和使用4-9
第33任务：第八章：文件的使用1
第34任务：第八章：文件的使用2-12
第35任务：第九章面向对象程序设计1-6
第36任务：第一章 Python语言开发要点详解1-2
第37任务：第一章 Python语言开发要点详解3-6
第38任务：第二章 Python数据类型1-4
第39任务：第二章 Python数据类型5-8
第40任务：第三章函数和函数式编程1-2
第41任务：第三章函数和函数式编程3-6
第42任务：第四章面向对象编程1-7
第43任务：第五章网页爬虫(单线程,保存到文本文件)1-8
第44任务：第六章 mysql数据库回顾1-2
第45任务：第六章 mysql数据库回顾3-8
第46任务：第七章 mongodb数据库回顾1-7
第47任务：第八章多线程和多进程1-4
第48任务：第九章 scrapy实战1-5
第49任务：第十章 django实战1-7
第50任务：第一章：R语法详解1-2
第51任务：第一章：R语法详解3-4
第52任务：第一章：R语法详解5
第53任务：第一章：R语法详解6-7
第54任务：第二章建立数据分析的统计思维和可视化探索1-3
第55任务：第二章建立数据分析的统计思维和可视化探索4-7
第56任务：第三章建立数据分析的统计思维和可视化探索1-3
第57任务：第三章建立数据分析的统计思维和可视化探索4-7
第58任务：第四章：用回归预测未来1-6
第59任务：第四章：用回归预测未来7
第60任务：第五章聚类方法1-5
第61任务：第六章数据降维——主成分分析和因子分析1-4
第62任务：第六章数据降维——主成分分析和因子分析5-7
第63任务：第六章数据降维——主成分分析和因子分析8
第64任务：第七章关联规则1-2
第65任务：第八章决策树1-5
第66任务：第一章 k最近邻算法1-4
第67任务：第二章朴素贝叶斯分类算法1-4
第68任务：第三章聚类算法1-3
第69任务：第四章决策树算法1-4
第70任务：第五章：线性回归和梯度下降算法1-4
第71任务：第五章：线性回归和梯度下降算法5
第72任务：第六章逻辑回归和极大似然估计1-4
第73任务：第七章支持向量机1-2
第74任务：第七章支持向量机3-4
第75任务：第八章 EM算法和GMM1-2
第76任务：第八章 EM算法和GMM3
第77任务：第九章随机森林和Adaboost1-4
第78任务：第十章机器学习思想精华和实战经验分享1-4
第79任务：第十章机器学习思想精华和实战经验分享5-6
第80任务：第一章机器学习的任务和方法1-2
第81任务：第二章 Python语言基础1-6
第82任务：第二章 Python语言基础7-13
第83任务：第三章分类算法介绍1
第84任务：第四章 k-临近算法1-7
第85任务：第五章决策树1-5
第86任务：第六章基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯1-6
第87任务：第七章 Logistic回归1-6
第88任务：第八章支持向量机1-8
第89任务：第九章利用AdaBoost元算法提高分类性能1-5
第90任务：第十章利用回归预测数值型数据1-5
第91任务：第十一章树回归1-3
第92任务：第十二章无监督学习1
第93任务：第十三章利用K-均值聚类算法对未标注数据分组1-2
第94任务：第十四章使用Apriori算法进行关联分析1-3
第95任务：第十五章使用FP-growth算法来高效发现频分项集1-3
第96任务：第十六章利用PCA来简化数据1-2
第97任务：第十七章利用SVD简化数据1-3
第98任务：第十八章大数据与MapReduce1
第99任务：第十九章学习总结
第100任务：第一章 Python与金融应用概述1-15
第101任务：第二章 Python的基本数据类型与数据结构1-11
第102任务：第三章 Python数据可视化1-9
第103任务：第四章金融时间序列分析1-11
第104任务：第五章输入输出操作1-15
第105任务：第六章提升Python效率1-10
第106任务：第七章数学工具1-7
第107任务：第八章随机分析随机分析1-9
第108任务：第九章统计分析1-11
第109任务：第十章数值分析技术1-6
第110任务：第十一章使用Python操作Excel1-4
第111任务：第十二章 Python面向对象编程与图形用户界面1-6
第112任务：第十三章金融中的大数据技术概述1-4
第113任务：第十四章案例1：使用Python构建期权分析系统1-15
第114任务：第十五章案例2：使用Python构建简单的算法交易系统1-5
第115任务：第十五章案例2：使用Python构建简单的算法交易系统6-15
第116任务： Python2基础+数据分析第1章1-4
第117任务： Python2基础+数据分析第1章5-8
第118任务： Python2基础+数据分析第2章1
第119任务： Python2基础+数据分析第2章2-5
第120任务： Python2基础+数据分析第2章6-7
第121任务： Python2基础+数据分析第3章1.mp4
第122任务： Python2基础+数据分析第3章2
第123任务： Python2基础+数据分析第3章3-8
第124任务： Python2基础+数据分析第4章1-6
第125任务： Python2基础+数据分析第5章1-3
第126任务： Python2基础+数据分析第6章1-19
第127任务： Python2基础+数据分析第6章20
第128任务： Python2基础+数据分析第6章21-22
第129任务： Python2基础+数据分析第6章23-25

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