Java視頻教程目錄：
├─章節01： 第一講： 數據科學家的武器庫
│? ?? ?2. 以示例講解數據建模和數學建模.mp4
│? ?? ?3. 數據科學的統計基礎.mp4
│? ?? ?4. 面向應用的數據挖掘算法分類.mp4
│? ?? ?5. 各類算法的適用場景講解.mp4
│? ?? ?6. 面向應用的分類模型評估.mp4
│
├─章節02： 第二講：Python基礎
│? ?? ?10. Python原生態數據結構(下).mp4
│? ?? ?11. Python控制流.mp4
│? ?? ?12. Python函數.mp4
│? ?? ?13. Python模塊的使用.mp4
│? ?? ?7. Python介紹.mp4
│? ?? ?8. Python基礎數據類型和表達式.mp4
│? ?? ?9. Python原生態數據結構(上).mp4
│
├─章節03： 第三講：信用卡客戶特征分析-產品客戶畫像初步
│? ?? ?14. 描述性統計與探索型數據分析（上）.mp4
│? ?? ?15. 描述性統計與探索型數據分析（下）.mp4
│? ?? ?16. 描述性方法大全與Python繪圖（上）.mp4
│? ?? ?17. 描述性方法大全與Python繪圖（下）.mp4
│? ?? ?18. 統計制圖原理.mp4
│? ?? ?19. 數據庫基礎.mp4
│? ?? ?20. 數據整合和數據清洗.mp4
│? ?? ?21. 數據整理.mp4
│? ?? ?22. 課后答疑.mp4
│? ?? ?23. 第三講作業-信用卡客戶畫像 作業講解1.mp4
│? ?? ?24. 第三講作業-信用卡客戶畫像 作業講解2.mp4
│
├─章節04： 第四講：二手房價格分析報告
│? ?? ?25. 兩變量關系檢驗方法綜述.mp4
│? ?? ?26. 參數估計簡介及概念介紹(上）.mp4
│? ?? ?27. 參數估計簡介及概念介紹(下）.mp4
│? ?? ?28. 假設檢驗與單樣本T檢驗(上).mp4
│? ?? ?29. 假設檢驗與單樣本T檢驗(下).mp4
│? ?? ?30. 兩樣本T檢驗.mp4
│? ?? ?31. 方差分析.mp4
│? ?? ?32. 相關分析.mp4
│? ?? ?33. 相關知識點答疑.mp4
│? ?? ?34. 簡單線性回歸(上).mp4
│? ?? ?35. 簡單線性回歸(下).mp4
│? ?? ?36. 多元線性回歸.mp4
│? ?? ?37. 課后作業與課程答疑.mp4
│? ?? ?38. 第四講作業-二手房房價影響因素分析 講解1背景介紹.mp4
│? ?? ?39. 作業講解2描述性分析-1對被解釋變量進行描述.mp4
│? ?? ?40. 作業講解3描述性分析-2對解釋變量進行描述1.mp4
│? ?? ?41. 作業講解4描述性分析-3對解釋變量進行描述2.mp4
│? ?? ?42. 作業講解5建立預測模型-1單變量顯著度檢驗.mp4
│? ?? ?43. 作業講解6建立預測模型-2無交互項的線性模型.mp4
│? ?? ?44. 作業講解7建立預測模型-3有交互項的線性模型和預測.mp4
│
├─章節05： 第五講：汽車貸款信用評分卡制作
│? ?? ?45. 課程答疑1.mp4
│? ?? ?46. 線性回歸檢驗（上）.mp4
│? ?? ?47. 線性回歸檢驗（中）.mp4
│? ?? ?48. 線性回歸檢驗（下）.mp4
│? ?? ?49. 邏輯回歸基礎（上）.mp4
│? ?? ?50. 邏輯回歸基礎（下）.mp4
│? ?? ?51. 課程答疑2.mp4
│? ?? ?52. 第五講作業-電信客戶流失預警 作業講解1總體介紹.mp4
│? ?? ?53. 作業講解2矩估計1.mp4
│? ?? ?54. 作業講解3矩估計2.mp4
│? ?? ?55. 作業講解4極大似然估計.mp4
│? ?? ?56. 作業講解5線性回歸的極大似然估計.mp4
│? ?? ?57. 作業講解6邏輯回歸的極大似然估計.mp4
│? ?? ?58. 作業講解7模型調優.mp4
│? ?? ?59. 作業講解8流失預警模型的調優.mp4
│? ?? ?60. 作業講解9最近鄰域法的參數調優.mp4
│
├─章節06： 第六講：電信客戶流失預警
│? ?? ?61. 課前答疑.mp4
│? ?? ?62. 決策樹建模思路（上）.mp4
│? ?? ?63. 決策樹建模思路（下）.mp4
│? ?? ?64. 決策樹建模基本原理.mp4
│? ?? ?65. Quinlan系列決策樹建模原理-ID3.mp4
│? ?? ?66. 06Quinlan系列決策樹建模原理-C4.5.mp4
│? ?? ?67. CART決策樹建模原理.mp4
│? ?? ?68. 模型修剪-以CART為例.mp4
│? ?? ?69. 案例講解1.mp4
│? ?? ?70. 神經網絡基本概念.mp4
│? ?? ?71. 人工神經網絡結構.mp4
│? ?? ?72. 感知器.mp4
│? ?? ?73. 案例講解2.mp4
│? ?? ?74. BP神經網絡.mp4
│? ?? ?75. 課后答疑.mp4
│
├─章節07： 第七講：個人銀行反欺詐模型
│? ?? ?76. 不平衡分類概述.mp4
│? ?? ?77. 欠采樣.mp4
│? ?? ?78. 過采樣.mp4
│? ?? ?79. 綜合采樣.mp4
│? ?? ?80. 案例講解.mp4
│? ?? ?81. 集成學習概述.mp4
│? ?? ?82. 隨機森林.mp4
│? ?? ?83. Adaboost算法.mp4
│? ?? ?84. 提升樹、GBDT和XGBoost.mp4
│
├─章節08： 第八講：慈善機構精準營銷案例
│? ?? ?085. 多元統計基礎與變量約減的思路.mp4
│? ?? ?086. 主成分分析理論基礎1.mp4
│? ?? ?087. 主成分分析理論基礎2.mp4
│? ?? ?088. 主成分分析理論基礎3.mp4
│? ?? ?089. 主成分分析案例1.mp4
│? ?? ?090. 主成分分析案例2.mp4
│? ?? ?091. 因子分析1.mp4
│? ?? ?092. 因子分析2.mp4
│? ?? ?093. 稀疏主成分分析.mp4
│? ?? ?094. 變量聚類原理.mp4
│? ?? ?095. 變量聚類操作.mp4
│? ?? ?096. 答疑1.mp4
│? ?? ?097. 案例2：精準營銷的兩階段預測模型1.mp4
│? ?? ?098. 案例2：精準營銷的兩階段預測模型2.mp4
│? ?? ?099. 案例2：精準營銷的兩階段預測模型3.mp4
│? ?? ?100. 案例2：精準營銷的兩階段預測模型4.mp4
│? ?? ?101. 答疑2.mp4
│
├─章節09： 第九講：銀行客戶渠道使用偏好的客戶洞察
│? ?? ?102. 凸優化基本概念.mp4
│? ?? ?103. 凸集的概念.mp4
│? ?? ?104. 凸函數.mp4
│? ?? ?105. 無約束凸優化計算.mp4
│? ?? ?106. 有約束凸優化計算.mp4
│? ?? ?107. 樸素貝葉斯分類器.mp4
│? ?? ?108. 支持向量機引論.mp4
│? ?? ?109. 線性可分的支持向量機.mp4
│? ?? ?110. 線性不可分的支持向量機.mp4
│? ?? ?111. 支持向量機使用案例.mp4
│? ?? ?112. GBDT和分類模型評估(算法角度).mp4
│? ?? ?113. GBDT和分類模型評估(算法角度).mp4
│? ?? ?114. GBDT和分類模型評估(算法角度).mp4
│? ?? ?115. GBDT和分類模型評估(算法角度).mp4
│? ?? ?116. 客戶畫像與標簽體系.mp4
│? ?? ?117. 客戶細分.mp4
│? ?? ?118. 聚類的基本邏輯.mp4
│? ?? ?119. 系統聚類(上).mp4
│? ?? ?120. 系統聚類(下).mp4
│? ?? ?121. K-means聚類.mp4
│? ?? ?122. 使用決策樹做聚類后客戶分析.mp4
│? ?? ?123. 課后答疑.mp4
│
├─章節10： 第十講：推薦系統設計與銀行產品推薦
│? ?? ?124. 智能推薦（上）.mp4
│? ?? ?125. 智能推薦（下）.mp4
│? ?? ?126. 購物籃分析與運用.mp4
│? ?? ?127. 關聯規則（上）.mp4
│? ?? ?128. 關聯規則（中）.mp4
│? ?? ?129. 關聯規則（下）.mp4
│? ?? ?130. 序貫模型.mp4
│? ?? ?131. 相關性在推薦中的運用.mp4
│? ?? ?132. 答疑.mp4
│
└─課程配套資料
└─280_Ben_八大直播八大案例配套課件
