京东 11.11 红包
8.2 详解训练集，测试集与交叉验证
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9.3 信息熵的通俗理解
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3.1 SPSS数据读取的全面讲解
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2.3 SPSS Modeler的基本使用
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3.2 SPSS数据类型的详细讲解
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10.2 神经网络基础：感知机
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10.3：SPSS_BP神经网络详解
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11.2：SPSS_聚类分析的注意事项
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8.1 模型评估那些事：通俗讲解过拟合与欠拟合
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7.2 Logistic回归分析
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10.1 从人脑神经元到人工神经网络
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11.3：SPSS_Kmeans聚类的实践
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2.4 SPSS Modeler的实用小技巧
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5.3：SPSS_T检验的原理及案例操作
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3.3 SPSS_多数据源的集成
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2.1 SPSS Modeler的基本概述
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9.2 决策树算法原理剖析
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【统计分析与SPSS的应用】5.2 两个独立样本的t检验
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5.1 何为足够大的差异？如何通俗易懂地理解假设检验
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4.2 SPSS超强功能：非常有用的数据审核节点
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11.1 SPSS_聚类分析原理
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13.1 大杀器：Bagging，Boosting，随机森林_集成学习算法原理
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12.2 SPSS_Apriori关联规则案例实践
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聚类分析到底是什么？一个视频讲清楚，什么是聚类分析、聚类分析流程、主要聚类方法！
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9.1 通俗理解什么是决策树模型
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参考文献必须交叉引用！否则查重全标红！
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1.2Jupyter的工作目录的设置
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2.2Pycharm debug超详细教程，各种使用功能讲解
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2.1 pycharm安装及配置教程
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7.1 回归岂止那么简单，曲线回归
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6.1 SPSS_简单线性及案例实践
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大数据分析竞赛实践I 2024秋 第3次课