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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第六章 使用scikit-learn构建模型-2.构建并评价聚类模型
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第六章 使用scikit-learn构建模型-4.构建并评价回归模型
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第六章 使用scikit-learn构建模型-3.构建并评价分类模型
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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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第六章 使用scikit-learn构建模型-4.构建并评价回归模型
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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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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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R语言机器学习-glmnet包-岭回归-回归模型
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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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第七章 航空公司客户价值分析-2
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《SPSS统计分析方法及应用》第2章-第3章(3,1-3,5)
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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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实验1：spss-一元线性回归模型的建立
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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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4.3 转换与处理时间序列数据
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第七章 航空公司客户价值分析-1
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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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《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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实验3：违背基本假设的情况的spss处理
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1.认识spss软件及数据预处理
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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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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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第二章 numpy数组计算基础-1.创建数组对象
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5.4 转换数据
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第八章、主成分回归
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6.1 使用sklearn转换器处理数据
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3Matplotlib数据可视化基础
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实验2：多元线性回归模型在spss中的实现
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第1章 机器学习与Python概述（下）.mp4
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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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第十章、含定性变量的回归模型
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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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第四章、违背基本情况的假设-4.4自相关问题
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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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第一章python数据分析概述
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《SPSS统计分析方法及应用》第16章--SPSS时间序列分析-平稳时间序列（Eviews）-实验
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第7章 数据预测建模：人工神经网络
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R语言机器学习-xgboost包-xgboost-回归模型
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第8章 数据预测建模：支持向量机-4.支持向量回归