【公告】CDA数据分析师证书考试体系(更新于2025年05月22日)https://www.cda....
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20220312期CDA Python机器学习LevelⅢ录播
第13任务: 数据挖掘导论教材
查看课程
任务列表
第1任务: 3.12.1 0116 Hadoop
第2任务: 3.12.2 0116 Spark
第3任务: 3.12.3 0116 Spark环境配置
第4任务: 3.12.4 PySpark
第5任务: 3.12.5 电影数据案例
第6任务: 3.12.6 Transformaton and Action
第7任务: 3.13.1 企业决策与数据分析
第8任务: 3.13.2 预测型建模工具
第9任务: 3.13.3 统计学习与机器学习与深度学习比较
第10任务: 3.13.4 学习策略
第11任务: 3.13.5 机器学习超参数
第12任务: 3.13.6 KNN和NB
第13任务: 数据挖掘导论教材
第14任务: 3.19.1 分类与回归
第15任务: 3.19.2 线性回归与岭回归
第16任务: 3.19.3 线性回归与岭回归2
第17任务: 3.19.4 线性回归与岭回归3
第18任务: 3.19.5 逻辑回归
第19任务: 3.19.6 逻辑回归2
第20任务: 3.20.1 决策树介绍
第21任务: 3.20.2 决策树
第22任务: 3.20.3 C4.5决策树
第23任务: 3.20.4 分类树与回归树
第24任务: 3.20.5 保险行业案例
第25任务: 3.20.6 保险行业案例2
第26任务: 3.26.1 集成学习
第27任务: 3.26.2 集成学习2
第28任务: 3.26.3 随机森林
第29任务: 3.26.4 随机森林2
第30任务: 3.26.5 回归树与XGboost
第31任务: 3.26.6 SKlearn实现XGboost
第32任务: 3.27.1 关联规则
第33任务: 3.27.2 关联规则2
第34任务: 3.27.3 关联规则零售案例
第35任务: 3.27.4 序列模式
第36任务: 3.27.5 序列模式2
第37任务: 3.27.6 协同过滤
第38任务: 4.9.1 不平衡数据处理
第39任务: 4.9.2 数据处理与特征工程
第40任务: 4.9.3 数据处理与特征工程2
第41任务: 4.9.4 数据处理与特征工程3
第42任务: 4.9.5 特征工程操作
第43任务: 4.9.6 特征构造
第44任务: 4.10.1 神经网络1
第45任务: 4.10.2 神经网络2
第46任务: 4.10.3 神经网络3
第47任务: 4.10.4 神经网络操作1
第48任务: 4.10.5 神经网络操作2
第49任务: 4.10.6 神经网络操作3
第50任务: 4.16.1 自然语言处理与文本分析1
第51任务: 4.16.2 自然语言处理与文本分析2
第52任务: 4.16.3 自然语言处理与文本分析3
第53任务: 4.16.4 自然语言处理与文本分析4
第54任务: 4.16.5 自然语言处理与文本分析5
第55任务: 4.16.6 自然语言处理与文本分析6
第56任务: 4.17.1 文本分析操作1
第57任务: 4.17.2 文本分析操作2
第58任务: 4.17.3 文本分析操作3
第59任务: 4.17.4 文本分析操作4
第60任务: 4.17.5 文本分析操作5
第61任务: 4.17.6 文本分析操作6
第62任务: 5.14.1 聚类分析进阶
第63任务: 5.14.2 聚类分析进阶2
第64任务: 5.14.3 聚类分析进阶操作
第65任务: 5.14.4 谱聚类
第66任务: 5.14.5 基于密度的聚类
第67任务: 5.14.6 异常识别算法
第68任务: 5.15.1 复杂网络背景应用
第69任务: 5.15.2 复杂网络基本特性
第70任务: 5.15.3 社交网络核心算法
第71任务: 5.15.4 社交网络简单案例
第72任务: 5.15.5 社交网络—银行交易圈实践
第73任务: 5.15.6 反欺诈1
第74任务: 5.15.7 反欺诈2
第75任务: 5.21.1 信用评分卡案例介绍
第76任务: 5.21.2 信用评分卡开发流程
第77任务: 5.21.3 评分卡风控建模
第78任务: 5.21.4 WOE分箱
第79任务: 5.21.5 生成评分卡
第80任务: 5.21.6 toad评分卡案例
第81任务: 5.22.1 评分卡知识回顾
第82任务: 5.22.2 信用评分卡操作1
第83任务: 5.22.3 信用评分卡操作2
第84任务: 5.22.4 信用评分卡操作3
第85任务: 5.22.5 违约和时间窗口问题
第86任务: 5.22.6 违约和时间窗口问题2
第87任务: 6.11 敏捷算法毕业答辩
学
习
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工作时间:9:00-19:00
陈老师微信:aiu_cda1