P01-1 数据挖掘概述 免费试学

时长：21分09秒

P02-1 numpy

时长：20分56秒

P02-2 numpy

时长：20分56秒

P02-3 numpy

时长：15分54秒

P02-4 numpy

时长：18分35秒

P02-5 numpy

时长：25分01秒

P02-6 numpy

时长：23分26秒

P02-7 matpltlib

时长：28分17秒

P02-8 Pandas

时长：32分51秒

P02-9 Pandas

时长：26分48秒

P02-10 Pandas

时长：21分56秒

P02-11 Pandas

时长：27分49秒

P02-12 训练集验证集划分

时长：21分29秒

P02-13 训练集验证集划分、归一化

时长：21分11秒

P03-1 线性回归理论

时长：08分53秒

P03-2 模型评价指标、波士顿房价预测

时长：17分39秒

P04-1 多项式回归理论

时长：08分38秒

P04-2 多项式回归特征演示、过拟合与欠拟合、岭回归与lasso回归

时长：34分11秒

P05-1 逻辑回归原理

时长：06分21秒

P05-2 逻辑回归中的sigmoid函数、用逻辑回归对鸢尾花分类、在逻辑回归中添加多项式

时长：21分07秒

P06-1 主成分分析原理

时长：05分25秒

P06-2 主成分分析算法原理、PCA对数据降噪、 手写识别的例子算法原理

时长：09分31秒

P07-1 贝叶斯分类原理

时长：12分47秒

P07-2 朴素贝叶斯对鸢尾花分类

时长：06分20秒

P08-1 支持向量机

时长：07分22秒

P08-2 SVM思想解决回归问题思想解决分类问题、SVM 思想解决回归问题

时长：14分38秒

P09-1 决策树原理

时长：12分02秒

P09-2 熵的理解、用决策树对鸢尾花分类、用决策树进行回归

时长：06分53秒

P10-1 KNN算法原理

时长：03分52秒

P10-2 KNN算法过程、scikit-learn 中的网格寻找最优参数kNN

时长：25分52秒

P11-1 关联规则

时长：12分14秒

P11-2 用关联规则挖掘频繁项集

时长：06分31秒

P12-1 时间序列ARMA模型

时长：07分56秒

P12-2 数据读取及平稳性检验、平稳性处理、确定模型的阶数、模型检验、预测

时长：22分08秒