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内容详情：39._作业讲解2描述性分析-1对被解释变量进行描述.mp4 27._参数估计简介及概念介绍(下）.mp4 41._作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4 42._作业讲解5建立预测模型-1单变量显著度检验.mp4 34._简单线性回归(上).mp4 37._课后作业与课程答疑.mp4 25._两变量关系检验方法综述.mp4 43._作业讲解6建立预测模型-2无交互项的线性模型.mp4 38._第四讲作业-二手房房价影响因素分析_讲解1背景介绍.mp4 32._相关分析.mp4 28._假设检验与单样本T检验(上).mp4 36._多元线性回归.mp4 44._作业讲解7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测.mp4 26._参数估计简介及概念介绍(上）.mp4 31._方差分析.mp4 33._相关知识点答疑.mp4 30._两样本T检验.mp4 29._假设检验与单样本T检验(下).mp4 35._简单线性回归(下).mp4 40._作业讲解3描述性分析-2对解释变量进行描述1.mp4 114._GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4 116._客户画像与标签体系.mp4 106._有约束凸优化计算.mp4 112._GBDT和分类模型评估(算法角度).mp4 109._线性可分的支持向量机.mp4 119._系统聚类(上).mp4 104._凸函数.mp4 122._使用决策树做聚类后客户分析.mp4 120._系统聚类(下).mp4 107._朴素贝叶斯分类器.mp4 110._线性不可分的支持向量机.mp4 105._无约束凸优化计算.mp4 121._K-means聚类.mp4 117._客户细分.mp4 118._聚类的基本逻辑.mp4 111._支持向量机使用案例.mp4 123._课后答疑.mp4 108._支持向量机引论.mp4 10...等。
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