天善智能-Python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例，配套书籍）

📁 【天善智能】Python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例，配套书籍） – 带源码课件
📁 章节05： 第五讲：汽车贷款信用评分卡制作
📁 章节09： 第九讲：银行客户渠道使用偏好的客户洞察
📁 章节03： 第三讲：信用卡客户特征分析-产品客户画像初步
📁 章节08： 第八讲：慈善机构精准营销案例
📁 章节01： 第一讲： 数据科学家的武器库
📁 章节02： 第二讲：Python基础
📁 章节10： 第十讲：推荐系统设计与银行产品推荐
📁 章节07： 第七讲：个人银行反欺诈模型
📁 章节04： 第四讲：二手房价格分析报告
📁 章节06： 第六讲：电信客户流失预警
📄 59. 作业讲解8流失预警模型的调优.mp4
📄 52. 第五讲作业-电信客户流失预警 作业讲解1总体介绍.mp4
📄 60. 作业讲解9最近邻域法的参数调优.mp4
📄 47. 线性回归检验（中）.mp4
📄 53. 作业讲解2矩估计1.mp4
📄 51. 课程答疑2.mp4
📄 46. 线性回归检验（上）.mp4
📄 49. 逻辑回归基础（上）.mp4
📄 55. 作业讲解4极大似然估计.mp4
📄 56. 作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp4
📄 48. 线性回归检验（下）.mp4
📄 54. 作业讲解3矩估计2.mp4
📄 50. 逻辑回归基础（下）.mp4
📄 45. 课程答疑1.mp4
📄 57. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp4
📄 58. 作业讲解7模型调优.mp4
📄 16. 描述性方法大全与Python绘图（上）.mp4
📄 22. 课后答疑.mp4
📄 17. 描述性方法大全与Python绘图（下）.mp4
📄 18. 统计制图原理.mp4
📄 19. 数据库基础.mp4
📄 20. 数据整合和数据清洗.mp4
📄 21. 数据整理.mp4
📄 15. 描述性统计与探索型数据分析（下）.mp4
📄 14. 描述性统计与探索型数据分析（上）.mp4
📄 24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mp4
📄 23. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解1.mp4
📄 089. 主成分分析案例1.mp4
📄 090. 主成分分析案例2.mp4
📄 101. 答疑2.mp4
📄 086. 主成分分析理论基础1.mp4
📄 096. 答疑1.mp4
📄 098. 案例2：精准营销的两阶段预测模型2.mp4
📄 091. 因子分析1.mp4
📄 087. 主成分分析理论基础2.mp4
📄 097. 案例2：精准营销的两阶段预测模型1.mp4
📄 092. 因子分析2.mp4
📄 085. 多元统计基础与变量约减的思路.mp4
📄 095. 变量聚类操作.mp4
📄 088. 主成分分析理论基础3.mp4
📄 100. 案例2：精准营销的两阶段预测模型4.mp4
📄 094. 变量聚类原理.mp4
📄 099. 案例2：精准营销的两阶段预测模型3.mp4
📄 093. 稀疏主成分分析.mp4
📄 107. 朴素贝叶斯分类器.mp4
📄 118. 聚类的基本逻辑.mp4
📄 104. 凸函数.mp4
📄 121. K-means聚类.mp4
📄 108. 支持向量机引论.mp4
📄 103. 凸集的概念.mp4
📄 102. 凸优化基本概念.mp4
📄 117. 客户细分.mp4
📄 111. 支持向量机使用案例.mp4
📄 123. 课后答疑.mp4
📄 120. 系统聚类(下).mp4
📄 109. 线性可分的支持向量机.mp4
📄 115. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
📄 112. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
📄 114. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
📄 105. 无约束凸优化计算.mp4
📄 116. 客户画像与标签体系.mp4
📄 106. 有约束凸优化计算.mp4
📄 110. 线性不可分的支持向量机.mp4
📄 119. 系统聚类(上).mp4
📄 113. GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4
📄 122. 使用决策树做聚类后客户分析.mp4
📄 6. 面向应用的分类模型评估.mp4
📄 1. 数据科学的概念.mp4
📄 2. 以示例讲解数据建模和数学建模.mp4
📄 4. 面向应用的数据挖掘算法分类.mp4
📄 3. 数据科学的统计基础.mp4
📄 5. 各类算法的适用场景讲解.mp4
📄 8. Python基础数据类型和表达式.mp4
📄 12. Python函数.mp4
📄 10. Python原生态数据结构(下).mp4
📄 13. Python模块的使用.mp4
📄 7. Python介绍.mp4
📄 11. Python控制流.mp4
📄 9. Python原生态数据结构(上).mp4
📄 76. 不平衡分类概述.mp4
📄 77. 欠采样.mp4
📄 83. Adaboost算法.mp4
📄 82. 随机森林.mp4
📄 84. 提升树、GBDT和XGBoost.mp4
📄 81. 集成学习概述.mp4
📄 79. 综合采样.mp4
📄 78. 过采样.mp4
📄 80. 案例讲解.mp4
📄 127. 关联规则（上）.mp4
📄 126. 购物篮分析与运用.mp4
📄 130. 序贯模型.mp4
📄 131. 相关性在推荐中的运用.mp4
📄 129. 关联规则（下）.mp4
📄 125. 智能推荐（下）.mp4
📄 124. 智能推荐（上）.mp4
📄 132. 答疑.mp4
📄 128. 关联规则（中）.mp4
📄 67. CART决策树建模原理.mp4
📄 70. 神经网络基本概念.mp4
📄 72. 感知器.mp4
📄 66. 06Quinlan系列决策树建模原理-C4.5.mp4
📄 69. 案例讲解1.mp4
📄 61. 课前答疑.mp4
📄 62. 决策树建模思路（上）.mp4
📄 71. 人工神经网络结构.mp4
📄 64. 决策树建模基本原理.mp4
📄 68. 模型修剪-以CART为例.mp4
📄 63. 决策树建模思路（下）.mp4
📄 65. Quinlan系列决策树建模原理-ID3.mp4
📄 75. 课后答疑.mp4
📄 73. 案例讲解2.mp4
📄 74. BP神经网络.mp4
📄 35. 简单线性回归(下).mp4
📄 37. 课后作业与课程答疑.mp4
📄 43. 作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4
📄 44. 作业讲解7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测.mp4
📄 36. 多元线性回归.mp4
📄 26. 参数估计简介及概念介绍(上）.mp4
📄 39. 作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4
📄 30. 两样本T检验.mp4
📄 40. 作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4
📄 31. 方差分析.mp4
📄 38. 第四讲作业-二手房房价影响因素分析 讲解1背景介绍.mp4
📄 25. 两变量关系检验方法综述.mp4
📄 33. 相关知识点答疑.mp4
📄 28. 假设检验与单样本T检验(上).mp4
📄 32. 相关分析.mp4
📄 29. 假设检验与单样本T检验(下).mp4
📄 41. 作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4
📄 42. 作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4
📄 34. 简单线性回归(上).mp4
📄 27. 参数估计简介及概念介绍(下）.mp4