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数据科学实战:Python篇
第32任务: 1_8_1凸优化基本概念
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任务列表
第1任务: 数据科学的概念
第2任务: 以RFM案例讲解数据建模流程
第3任务: 数据科学之数理统计技术
第4任务: 数据挖掘的技术与方法
第5任务: 分类模型常用算法举例
第6任务: 分类模型的评估方法
第7任务: 1Python介绍
第8任务: 2Python语言编程-1
第9任务: 3Python语言编程-2-1
第10任务: 4Python语言编程-2-2
第11任务: 5Python语言编程-3
第12任务: 6Python语言编程-4
第13任务: 7Python语言编程-5
第14任务: 1背景介绍
第15任务: 2描述性分析-1对被解释变量进行描述
第16任务: 3描述性分析-2对解释变量进行描述1
第17任务: 4描述性分析-3对解释变量进行描述2
第18任务: 5建立预测模型-1单变量显著度检验
第19任务: 6建立预测模型-2无交互项的线性模型
第20任务: 7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测
第21任务: 假设检验
第22任务: 两变量关系检验关系综述
第23任务: 1总体介绍
第24任务: 2 矩估计1
第25任务: 3 矩估计2
第26任务: 4极大似然估计
第27任务: 5线性回归的极大似然估计
第28任务: 6逻辑回归的极大似然估计
第29任务: 7流失预警模型的调优1
第30任务: 8最近邻域法的参数调优
第31任务: 案例 个人贷款信用风险评级全流程
第32任务: 1_8_1凸优化基本概念
第33任务: 2_8_2凸集的概念
第34任务: 3_8_3凸函数
第35任务: 4_8_4无约束凸优化计算
第36任务: 5_8_5有约束凸优化计算
第37任务: 6_11朴素贝叶斯分类器
第38任务: 7_12_1支持向量机引论
第39任务: 8_12_2线性可分的支持向量机
第40任务: 9_12_3线性不可分的支持向量机
第41任务: 10_12_4支持向量机使用案例
第42任务: 11_17_1GBDT和分类模型评估(算法角度)
第43任务: 12_17_2GBDT和分类模型评估(算法角度)
第44任务: 13_17_3GBDT和分类模型评估(算法角度)
第45任务: 14_17_4GBDT和分类模型评估(算法角度)
第46任务: 《数据科学实战》-配套资料.zip
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