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44. 编码实现 - 3
2023年2月6日 1027观看
华为大佬用159小时讲完的Python数据分析-数据挖掘教程,整整600集,零基础快速入门 手把手教学,学完即可就业
共165集
19.3万人观看
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
19
Satisfaction Level的分析
09:41
20
LastEvaluation的分析
07:49
21
NumberProject的分析
03:43
22
AverageMonthlyHours的分析
05:50
23
TimeSpendCompany的分析
00:53
24
WorkAccident的分析
00:50
25
Left的分析
00:24
26
PromotionLast5Years的分析
00:31
27
Salary的分析
01:39
28
Department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
69
HR表的特征预处理-1 - 1
07:49
70
HR表的特征预处理-1 - 3
08:45
71
HR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
122
Python 的数据结构和基本语法 - 1
07:54
123
Python 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
131
PyCharm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
152
KNN 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
163
k-mean 聚类:擒贼先擒王,找到中心点,它附近的都是一类
09:52
164
DBScan 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
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