[4307] 20 Apriori 与 FP-Growth：不得不再说一遍啤酒与尿布的故事.mp4117.7M[4306] 19 实践 3：使用线性回归预测房价.mp478.2M[4305] 18 线性回归与逻辑回归找到一个函数去拟合数据.mp476M[4304] 17 实践 2：如何使用 word2vec 和 k-mean 聚类寻找相似的城市.mp4147.6M[4303] 16 DBScan 聚类：打破形状的限制，使用密度聚类.mp4122.6M[4302] 15 k-mean 聚类：擒贼先擒王，找到中心点，它附近的都是一类.mp494.4M[4301] 14 实践 1：使用 XGB 实现酒店信息消歧.mp4113.9M[4300] 13 人工神经网络：当前最火热的深度学习基础.mp491.5M[4299] 12 支持向量机（SVM）：用一条线分开红豆与绿豆.mp495.6M[4298] 11 朴素贝叶斯：算一算你是否要买延误险.mp4102.3M[4297] 10 决策树：女神使用的约会决策.mp4109.6M[4296] 09 KNN 算法：近朱者赤，近墨者黑.mp476.4M[4295] 08 模型应用：我们的模型是否可以解决业务需求？.mp4127.2M[4294] 07 模型评估：如何确认我们的模型已经达标？.mp4148.5M[4293] 06 数据建模：该如何选择一个适合我需求的算法？.mp4172.3M[4292] 05 准备数据：如何处理出完整、干净的数据？.mp4151.6M[4291] 04 理解业务和数据：我们需要做好什么计划？.mp4142.8M[4290] 03 工欲善其事必先利其器，扩展包与 Python 环境.mp4202.7M[4289] 02 Python 的数据结构和基本语法.mp4156.3M[4288] 01 数据挖掘，到底在解决什么问题？.mp4保存下载145.3M
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