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2019黑马-29 数据挖掘篇

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2019-12-03 11:07:34
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某江鱼-觉 发消息
类君子之有道，入暗室而不欺；同至人之无迹，怀明义以应时。
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视频选集
（29/47）
1-数据挖掘任务流程
12:37
2-数据介绍
08:37
3-Python兵器库介绍
09:20
4-sklearn库介绍
11:34
6-性别特征分析
10:49
7-船舱等级特征分析
08:36
8-缺失值问题
11:03
9-年龄特征缺失值填充与分析
14:33
10-登船地点特征分析
11:55
1-用户画像概述
13:27
2-如何建立用户画像
13:48
3-用户搜索数据介绍
05:15
4-任务概述与方案
10:47
5-构造词向量特征
11:08
6-构造输入特征
13:24
7-建立预测模型
19:34
1-kaggle数据科学调查介绍
11:19
2-基本情况可视化展示(1)
19:37
2-基本情况可视化展示
19:37
3-工资情况
11:34
4-技能使用情况
16:33
5-数据集与平台
14:22
6-python和r哪家强
15:59
7-调查总结
16:17
2-Xgboost模型构造
12:11
3-Xgboost建模衡量标准
12:08
4-Xgboost安装
06:27
5-保险赔偿任务概述
13:07
6-Xgboost参数定义
09:55
7-基础模型定义
08:17
8-树结构对结果的影响
12:38
9-学习率与采样对结果的影响(1)
13:02
9-学习率与采样对结果的影响
13:02
1-项目与数据介绍
20:19
2-数据挖掘流程
19:18
3-数据检查
12:02
4-构建用户特征表单
18:34
5-构建商品特征表单
09:43
6-数据探索概述
09:24
7-购买因素分析
10:47
8-特征工程
15:39
9-基本特征构造
17:48
1-房价预测任务概述
12:22
2-离散形数据
09:26
3-数据对数变换
10:44
4-缺失值处理与box-cox变换
12:52
5-模型预测
10:59

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