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第5章 数据预测建模： 决策树-2.CART(分类回归树的原理).mp4
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第5章 数据预测建模： 决策树-1.核心思想
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第8章 数据预测建模：支持向量机-5.支持向量分类、回归算法python实践
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5.2 清洗数据
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第2章 数据预测中的相关问题-1.数据预测与预测建模.mp4
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第9章 特征选择：2.包裹式、嵌入式策略下的特征选择（递归式特征剔除、岭回归、lasso回归）
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第3章 数据预测建模：贝叶斯分类器-1.算法理论知识
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第3章 数据预测建模：贝叶斯分类器-2.空气质量等级预测
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3Matplotlib数据可视化基础
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第2章 数据预测中的相关问题-2.预测模型的评价.mp4
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第一章python数据分析概述
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《SPSS统计分析方法及应用》第4章--基本统计分析-4.3
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第6章 数据预测建模：集成学习-1.集成学习框架
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第三章、多元线性回归-3.1-3.2模型形式及参数估计1
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2.数据的描述性统计分析
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第六章 使用scikit-learn构建模型-1.使用sklearn转换器处理数据
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5.4 转换数据
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《SPSS统计分析方法及应用》第16章--SPSS时间序列分析-非平稳时间序列确定性分析（Eviews）-实验
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第2章数据预测中的相关问题-5.综合应用
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第二章、一元线性回归（上）-模型形式及最小二乘估计
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《SPSS统计分析方法及应用》第9章--逻辑回归分析(下)
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第4章 数据预测建模：近邻分析-2.空气质量等级预测
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第七章、岭回归
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《SPSS统计分析方法及应用》第16章--SPSS时间序列分析(直播版)（16.7(五)-16.8）
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第9章 特征选择：4.包裹式、嵌入式策略-Python实践课
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用户消费行为分析-1
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第二章、一元线性回归（中）-极大似然估计及参数的性质
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第六章、第六章多重共线性的情形及其处理
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第三章、多元线性回归-3.3-3.6参数的性质以及模型的显著性检验
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200集入门到起飞！一口气学完线性回归、逻辑回归、决策树、深度学习神经网络、支持向量机、聚类分析、贝叶斯、集成算法等十二大机器学习算法！真的比刷剧还爽！
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第二章、一元线性回归（中下）-回归方程的显著性检验 及残差分析
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第6章 数据预测建模：集成学习-5.基于Adaboost框架的集成算法的python实践
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《SPSS统计分析方法及应用》第16章--SPSS时间序列分析(直播版)（16.6下-16.7(一)）
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第6章 数据预测建模：集成学习-4.袋装法与随机森林算法python实践
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第四章、违背基本情况的假设-4.4自相关问题
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第5章 使用pandas进行数据预处理-1.合并数据
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5第五章自变量选择与逐步回归（上）
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第二章、一元线性回归（下）-回归系数的区间估计以及预测与控制
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第4章 数据预测建模：近邻分析-1.k-近邻法与加权k-近邻法原理
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5.3 标准化数据
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《SPSS统计分析方法及应用》第13章--判别分析（实验）