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数据归类和定义
第70任务: 数据提取
查看课程
任务列表
第1任务: DBSCAN密度聚类实现
第2任务: DBSCAN密度聚类算法原理
第3任务: 背景与挖掘目标
第4任务: 数据预处理
第5任务: 数据筛选与散点图绘制
第6任务: 绘制68路行驶路线地图
第7任务: DBSCAN理论介绍
第8任务: 实现DBSCAN聚类
第9任务: 计算各站点的吸引权重
第10任务: 分析乘客上下车站点
第11任务: 小结
第12任务: 背景与目标
第13任务: 样本量分布
第14任务: 重复数据处理
第15任务: 文本预处理
第16任务: 分词和去停用词
第17任务: 词云图分词
第18任务: 词向量获取
第19任务: SVM文本分类
第20任务: 模型应用
第21任务: 热点数据预处理
第22任务: 热点数据转化
第23任务: 密度聚类简介
第24任务: 热点聚类
第25任务: 超参数选择
第26任务: 热度排序
第27任务: 小结
第28任务: 密度聚类算法
第29任务: Kmeans聚类算法原理
第30任务: kmeans聚类算法实现
第31任务: 1 背景与目标
第32任务: 2 目标分析
第33任务: 3.1 数据探索分析介绍
第34任务: 3.2 数据读取与基本探索
第35任务: 3.3 缺失值处理
第36任务: 3.4 异常值探索与可视化
第37任务: 3.5 数据标准化处理
第38任务: 4.1 建模前数据准备
第39任务: 4.2 模型训练
第40任务: 4.3 ROC曲线图与AUC值介绍
第41任务: 4.4 模型测试性能评估
第42任务: 5.1 处理逾期噪声点
第43任务: 5.2 其他特征的异常值处理
第44任务: 5.3 模型保存
第45任务: 6 新样本预测
第46任务: 案例背景与数据说明
第47任务: 挖掘目标与分析流程
第48任务: 描述性统计分析与数据清洗
第49任务: 分析投保人与医疗机构信息
第50任务: 投保人特征变换
第51任务: 医疗机构特征变换
第52任务: 模型训练
第53任务: 性能度量
第54任务: 发现疑似欺诈模型的结果分析
第55任务: 小结
第56任务: 背景与挖掘目标
第57任务: 数据读取与探索
第58任务: 数据预处理
第59任务: 汽车颜色和品牌分析
第60任务: 肇事者分析
第61任务: 事故类型和发生时间点分析
第62任务: 肇事者毕业驾校分析
第63任务: 天气分析
第64任务: 肇事者交通违法次数分析
第65任务: KMeans算法介绍
第66任务: 数据标准化
第67任务: 构建KMeans模型
第68任务: 逻辑回归算法介绍
第69任务: 特征转换
第70任务: 数据提取
第71任务: 构建逻辑回归模型
第72任务: 小结
第73任务: 案例背景
第74任务: 案例目标
第75任务: 数据读取
第76任务: 剔除票价为空的记录
第77任务: 剔除异常记录
第78任务: RFM模型介绍
第79任务: LRFMC模型
第80任务: 构造入会时长特征
第81任务: 剩余特征构造
第82任务: 使用K-means算法进行客户分群
第83任务: 获取K-Means聚类结果
第84任务: 聚类结果可视化
第85任务: 小结
第86任务: 层次聚类算法
第87任务: 数据与计算机编码
第88任务: 管理技巧与思想方法
第89任务: 数据分类与文本归类
第90任务: 图像数据和音频数据归类
第91任务: 【下载】-配套资料.zip
第92任务: 【下载】-根据刷卡经纬度信息分析乘客上车站点数据和代码.zip
第93任务: 【下载】-智慧政务下的问政舆情分析数据和代码.zip
第94任务: 【下载】-信用卡高风险客户识别数据和代码.zip
第95任务: 【下载】-医疗保险欺诈发现数据和代码.zip
第96任务: 【下载】-交通事故成因分析数据和代码.zip
第97任务: 【下载】-航空公司客户价值分析数据和代码.zip
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张老师
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