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内容详情：127._关联规则（上）.mp4 132._答疑.mp4 124._智能推荐（上）.mp4 130._序贯模型.mp4 125._智能推荐（下）.mp4 129._关联规则（下）.mp4 126._购物篮分析与运用.mp4 131._相关性在推荐中的运用.mp4 128._关联规则（中）.mp4 4._面向应用的数据挖掘算法分类.mp4 1._数据科学的概念.mp4 6._面向应用的分类模型评估.mp4 3._数据科学的统计基础.mp4 2._以示例讲解数据建模和数学建模.mp4 5._各类算法的适用场景讲解.mp4 7._Python介绍.mp4 10._Python原生态数据结构(下).mp4 12._Python函数.mp4 13._Python模块的使用.mp4 8._Python基础数据类型和表达式.mp4 9._Python原生态数据结构(上).mp4 11._Python控制流.mp4 088._主成分分析理论基础3.mp4 092._因子分析2.mp4 085._多元统计基础与变量约减的思路.mp4 093._稀疏主成分分析.mp4 098._案例2：精准营销的两阶段预测模型2.mp4 097._案例2：精准营销的两阶段预测模型1.mp4 091._因子分析1.mp4 090._主成分分析案例2.mp4 101._答疑2.mp4 094._变量聚类原理.mp4 087._主成分分析理论基础2.mp4 099._案例2：精准营销的两阶段预测模型3.mp4 089._主成分分析案例1.mp4 096._答疑1.mp4 095._变量聚类操作.mp4 086._主成分分析理论基础1.mp4 100._案例2：精准营销的两阶段预测模型4.mp4 55._作业讲解4极大似然估计.mp4 56._作业讲解5线性回归的极大似然估计.mp4 58._作业讲解7模型调优.mp...等。
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