165. 实践 2：如何使用 word2vec 和 k-mean 聚类

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1课程导学
07:23
2数据分析概述 - 1
05:20
3数据分析概述 - 3
05:17
4数据仓库
05:07
5监测与抓取
02:58
6填写、埋点、日志、计算
02:30
7数据学习网站
07:47
8数据案例介绍
04:36
9集中趋势,离中趋势
06:05
10数据分布--偏态与峰度
04:06
11抽样理论
05:10
12编码实现 - 1
06:48
13编码实现 - 3
06:46
14数据分类
02:40
15异常值分析
03:41
16对比分析
05:41
17结构分析
01:40
18分布分析
06:06
19Satisfaction Level的分析
09:41
20LastEvaluation的分析
07:49
21NumberProject的分析
03:43
22AverageMonthlyHours的分析
05:50
23TimeSpendCompany的分析
00:53
24WorkAccident的分析
00:50
25Left的分析
00:24
26PromotionLast5Years的分析
00:31
27Salary的分析
01:39
28Department的分析
01:17
29简单对比分析操作
07:16
30可视化-柱状图 - 1
07:56
31可视化-柱状图 - 3
08:28
32可视化-直方图
04:42
33可视化-箱线图
02:23
34可视化-折线图
02:22
35可视化-饼图
03:14
36本章小结
03:48
37假设检验
08:20
38卡方检验
02:24
39方差检验
03:45
40相关系数
03:34
41线性回归
02:49
42主成分分析
05:26
43编码实现 - 1
10:21
44编码实现 - 3
10:35
45交叉分析方法与实现 - 1
07:30
46交叉分析方法与实现 - 3
07:28
47分组分析方法与实现
09:10
48相关分析与实现 - 1
12:01
49相关分析与实现 - 3
12:39
50因子分析与实现
07:02
51本章小结
02:05
52特征工程概述 - 1
05:02
53特征工程概述 - 3
05:01
54数据样本采集
02:45
55异常值处理 - 1
06:25
56异常值处理 - 3
06:24
57标注
03:02
58特征选择 - 1
08:42
59特征选择 - 3
08:47
60特征变换-对指化
04:40
61特征变换-离散化
07:40
62特征变换-归一化与标准化
07:25
63特征变换-数值化 - 1
05:12
64特征变换-数值化 - 3
05:10
65特征变换-正规化
04:52
66特征降维-LDA - 1
05:51
67特征降维-LDA - 3
06:00
68特征衍生
03:06
69HR表的特征预处理-1 - 1
07:49
70HR表的特征预处理-1 - 3
08:45
71HR表的特征预处理-2
08:37
72本章小结
02:55
73机器学习与数据建模
05:18
74训练集、验证集、测试集
07:03
75分类-KNN - 1
10:54
76分类-KNN - 3
11:02
77分类-朴素贝叶斯 - 1
10:01
78分类-朴素贝叶斯 - 3
10:06
79分类-决策树 - 1
12:03
80分类-决策树 - 3
12:06
81分类-支持向量机 - 1
10:36
82分类-支持向量机 - 3
10:45
83分类-集成-随机森林 - 1
10:19
84分类-集成-随机森林 - 3
10:34
85分类-集成-Adaboost - 1
05:26
86分类-集成-Adaboost - 3
05:34
87回归-线性回归 - 1
11:50
88回归-线性回归 - 3
11:52
89回归-分类-逻辑回归 - 1
05:41
90回归-分类-逻辑回归 - 3
05:41
91回归-分类-人工神经网络-1 - 1
08:15
92回归-分类-人工神经网络-1 - 3
08:20
93回归-分类-人工神经网络-2 - 1
07:56
94回归-分类-人工神经网络-2 - 3
08:14
95回归-回归树与提升树 - 1
05:09
96回归-回归树与提升树 - 3
05:13
97聚类-Kmeans-1 - 1
05:21
98聚类-Kmeans-1 - 3
05:28
99聚类-Kmeans-2 - 1
05:30
100聚类-Kmeans-2 - 3
05:32
101聚类-DBSCAN - 1
05:21
102聚类-DBSCAN - 3
05:28
103聚类-层次聚类
04:45
104聚类-图分裂
03:56
105关联-关联规则-1 - 1
07:14
106关联-关联规则-1 - 3
07:49
107关联-关联规则-2 - 1
07:23
108关联-关联规则-2 - 3
07:42
109半监督-标签传播算法 - 1
08:56
110半监督-标签传播算法 - 3
08:56
111本章小结
05:52
112分类评估-混淆矩阵 - 1
07:53
113分类评估-混淆矩阵 - 3
07:59
114分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图 - 1
07:39
115分类评估-ROC、AUC、提升图与KS图 - 3
07:38
116回归评估
05:31
117非监督评估
08:26
118课程回顾与多角度看数据分析
05:42
119大数据与学习这门课后还能干什么
07:17
120数据挖掘，到底在解决什么问题？ - 1
06:05
121数据挖掘，到底在解决什么问题？ - 3
06:13
122Python 的数据结构和基本语法 - 1
07:54
123Python 的数据结构和基本语法 - 3
07:59
124工欲善其事必先利其器，扩展包与 Python 环境 - 1
07:36
125工欲善其事必先利其器，扩展包与 Python 环境 - 3
07:34
126了解输入
02:33
127输入功能实现
06:00
128体验数据类型转换
06:44
129数据类型转换函数
09:56
130总结数据类型的转换
01:03
131PyCharm交互式开发
05:18
132运算符的分类
04:17
133算数运算符
09:00
134赋值运算符
07:53
135复合赋值运算符
06:15
136复合赋值注意点
05:40
137比较运算符
05:56
138逻辑运算符
08:54
139逻辑运算符书写习惯
03:33
140数字的逻辑运算
03:20
141运算符总结
04:13
142理解业务和数据：我们需要做好什么计划？ - 1
06:38
143理解业务和数据：我们需要做好什么计划？ - 3
06:45
144准备数据：如何处理出完整、干净的数据？ - 1
07:06
145准备数据：如何处理出完整、干净的数据？ - 3
07:08
146数据建模：该如何选择一个适合我需求的算法？ - 1
07:22
147数据建模：该如何选择一个适合我需求的算法？ - 3
07:23
148模型评估：如何确认我们的模型已经达标？ - 1
06:36
149模型评估：如何确认我们的模型已经达标？ - 3
06:41
150模型应用：我们的模型是否可以解决业务需求？ - 1
06:52
151模型应用：我们的模型是否可以解决业务需求？ - 3
06:58
152KNN 算法：近朱者赤，近墨者黑
08:37
153决策树：女神使用的约会决策 - 1
05:57
154决策树：女神使用的约会决策 - 3
05:58
155朴素贝叶斯：算一算你是否要买延误险 - 1
05:07
156朴素贝叶斯：算一算你是否要买延误险 - 3
05:08
157支持向量机（SVM）：用一条线分开红豆与绿豆 - 1
05:16
158支持向量机（SVM）：用一条线分开红豆与绿豆 - 3
05:26
159人工神经网络：当前最火热的深度学习基础 - 1
05:33
160人工神经网络：当前最火热的深度学习基础 - 3
05:42
161实践 1：使用 XGB 实现酒店信息消歧 - 1
05:39
162实践 1：使用 XGB 实现酒店信息消歧 - 3
05:38
163k-mean 聚类：擒贼先擒王，找到中心点，它附近的都是一类
09:52
164DBScan 聚类：打破形状的限制，使用密度聚类
08:27
165实践 2：如何使用 word2vec 和 k-mean 聚类
07:24