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数据挖掘和数据分析资料整理
数据分析-数据挖掘资料.zip
(55.07 MB, 需要: RMB 29 元)
eda为探索分析示例代码
etl为特征预处理示例代码
main为分类、回归示例代码
semi_main为半监督示例代码
ass_main为关联分析示例代码
clst_main为聚类示意代码
├─数据挖掘学习资料
│ 01 -数据挖掘，到底在解决什么问题？（1）.pdf
│ 02 - Python 的数据结构和基本语法（1）.pdf
│ 03 -工欲善其事必先利其器，扩展包与 Python 环境.pdf
│ 04 -理解业务和数据：我们需要做好什么计划？.pdf
│ 05 -准备数据：如何处理出完整、干净的数据？.pdf
│ 06 -数据建模：该如何选择一个适合我需求的算法？.pdf
│ 07 -模型评估：如何确认我们的模型已经达标？.pdf
│ 08 -模型应用：我们的模型是否可以解决业务需求？.pdf
│ 09 -KNN 算法：近朱者赤，近墨者黑.pdf
│ 10-决策树：女神使用的约会决策.pdf
│ 11 -朴素贝叶斯：算一算你是否要买延误险.pdf
│ 12 - 支持向量机（SVM）：用一条线分开红豆与绿豆.pdf
│ 13 -人工神经网络：当前最火热的深度学习基础.pdf
│ 14 -实践 1：使用 XGB 实现酒店信息消歧.pdf
│ 15 -k-means 聚类：擒贼先擒王，找到中心点，它附近的都是一类.pdf
│ 16 - DBScan 聚类：打破形状的限制，使用密度聚类.pdf
│ 17 -实践 2：如何使用 word2vec 和 k-means 聚类寻找相似的城市.pdf
│ 18-线性回归与逻辑回归找到一个函数去拟合数据.pdf
│ 19 -实践 3：使用线性回归预测房价.pdf
│ 20 -Apriori 与 FP-Growth：不得不再说一遍啤酒与尿布的故事.pdf
│ 21-实践 4：用关联分析找到景点与玩法的关系.pdf
│ 22 -TF-IDF：一种简单、古老，但有用的关键词提取技术.pdf
│ 23 - word2vec：让文字可以进行逻辑运算，女人+王冠=女王.pdf
│ 24 -实践 5：使用 fastText 进行新闻文本分类.pdf
│ 开篇词 -掌握数据挖掘，搭上划时代的数字化列车.pdf
│ 彩蛋 -数据挖掘工程师如何进阶.pdf
│ 结语-培养数据挖掘思维，终身学习.pdf
│
└─数据分析学习资料
│ project.zip
│
├─y2s19n
│ │ ass_main.py
│ │ clst_main.py
│ │ eda_1.py
│ │ eda_2.py
│ │ eda_3.py
│ │ eda_4.py
│ │ eda_5.py
│ │ etl1.py
│ │ etl2.py
│ │ etl3.py
│ │ main.py
│ │ semi_main.py
│ │ 说明.txt
│ │
│ └─data
│ HR.csv
│
└源码+说明
│ 利用Python进行数据分析.pdf
│ 半监督学习.pdf
│
└─sample_code
│ ass_main.py
│ clst_main.py
│ eda_1.py
│ eda_2.py
│ eda_3.py
│ eda_4.py
│ eda_5.py
│ etl1.py
│ etl2.py
│ etl3.py
│ main.py
│ semi_main.py
│ 说明txt
│
└─data
HR.csv
京公网安备 11010802022788号
