2020年华为数据挖掘专家 算法技巧和模型优化 HCIE-Big Data-Data Mining V2.0视频

冰点也疯狂

课程目录：
$ |2 c" @7 L! x1.1.1 数据挖掘典型的应用场景 1.1 数据挖掘概述.mp4
. S3 j) H/ z9 C  E2 H' Z1.1.2 数据挖掘概述 1.1 数据挖掘概述.mp4
1.2.1 数据挖掘模式分类 1.2 数据挖掘基本流程.mp4
1.2.2 数据挖掘流程 1.2 数据挖掘基本流程.mp4
1.3.1 数据、属性和度量 1.3 数据挖掘开发.mp4
- o& b& q, n/ a# b3 G' J5 w0 q! _% b1.3.2 数据挖掘开发工具 1.3 数据挖掘开发.mp4
  E+ m9 B5 @* L5 L' a2.1.1 行列式 2.1 行列式及矩阵.mp4
2.1.2 矩阵及其变换 2.1 行列式及矩阵.mp4
2.2.1 特征值分解 2.2 特征值及奇异值.mp4
2.2.2 奇异值分解 2.2 特征值及奇异值.mp4
+ Z$ V3 l/ L4 K3 T2.3.1 随机事件及其概率 2.3 随机事件.mp4
# a1 N7 H6 @# b2 j8 J3 K2.3.2 离散型随机变量及其分布 2.3 随机事件.mp4
1 q3 @" z2 t+ C( ?6 r, k; x3 `2.3.3 连续型随机变量及其分布 2.3 随机事件.mp4
2.4.1 随机向量及其分布 2.4 条件概率.mp4
  t+ Y2 I# g! W% V7 y2.4.2 条件概率-贝叶斯公式 2.4 条件概率.mp4
2.4.3 随机变量的数字特征 2.4 条件概率.mp4
2.5.1 大数定律与中心极限定理 2.5 假设检验.mp4
" p( \- t/ z2 T* g, r2.5.2 样本与抽样分布 2.5 假设检验.mp4
2.5.3 参数估计与假设检验 2.5 假设检验.mp4
2.6.1 方差分析和回归分析 2.6 模型分析.mp4
4 G  y9 ?! y! V2.6.2 信息熵与基尼系数 2.6 模型分析.mp4
/ {6 x: L& \3 ]/ L2.7.1 最优化问题 2.7 最优化问题.mp4
2.7.2 梯度下降法 2.7 最优化问题.mp4
2.7.3 约束最优化 2.7 最优化问题.mp4
! p+ z9 {& w% N0 E& ]. ~7 |4 E5 y% G3.1 Python概述 3.1 Python介绍.mp4
+ U6 R% Y/ e/ @9 [0 B3.2.1 Python基础-数据类型 3.2 基本数据类型.mp4
3.2.2 条件判断与循环语句 3.2 基本数据类型.mp4
3.3.1 文件操作 3.3 文件操作与可视化.mp4
+ U+ |; E( ]/ P* j3.3.2数据采集和可视化 3.3 文件操作与可视化.mp4
1 q; V- W% H& L1 U% K- {4.1.1 数据预处理概述 4.1 数据预处理概述.mp4
4.1.2 数据预处理流程 4.1 数据预处理概述.mp4
4.2.1 缺失值处理 4.2 数据预处理.mp4
4.2.2 异常值处理 4.2 数据预处理.mp4
4.2.3 数值离散化 4.2 数据预处理.mp4
3 ?, s) u/ i2 b2 _! k; U  ~! q4.3.1 特征编码 4.3 编码与格式转换.mp4
4.3.2 时间数值转换 4.3 编码与格式转换.mp4
  m* i: ^2 w! z& m. C, m" h# v4.3.3 不均衡数据处理 4.3 编码与格式转换.mp4
5.1.1 特征选择概述 5.1 特征选择概述.mp4
5.2.1 过滤法 5.2 特征选择.mp4
5.2.2 包装法 5.2 特征选择.mp4
% {, F6 B- x( i) h5.2.3 嵌入法 5.2 特征选择.mp4
5.2.4 特征扩增 5.2 特征选择.mp4
+ h, K( t: Z2 Y) V5.3 降维导入 5.3 降维概述.mp4
3 S: U0 J% p% w5.4.1 奇异值分解 5.4 降维方法.mp4
5.4.2 主成分分析 5.4 降维方法.mp4
5.4.3 LDA降维 5.4 降维方法.mp4
+ A2 L1 J8 E0 y, _! g6 G5.4.4 流式学习LLE 5.4 降维方法.mp4
0 J* n( T% f0 |0 G9 |6 }6.1 有监督学习概述 6.1 有监督学习介绍.mp4
6.2.1 线性回归算法 6.2 回归算法.mp4
6.2.2 逻辑回归与KNN算法 6.2 回归算法.mp4
6.3.1 贝叶斯算法 6.3 贝叶斯与SVM.mp4
6.3.2 SVM算法 6.3 贝叶斯与SVM.mp4
6.4.1 ID3-C4.5算法 6.4 决策树.mp4
6.4.2 CART算法 6.4 决策树.mp4
6.5.1 集成算法1 6.5 集成算法.mp4
6.5.2 集成算法2 6.5 集成算法.mp4
2 ~" a- P0 r- `* m( ^; }) i7.1 无监督学习概述 7.1 无监督学习介绍.mp4
7.2.1 K均值聚类 7.2 K均值和K中心聚类.mp4
7.2.2 K中心点算法 7.2 K均值和K中心聚类.mp4
# [5 M! F/ f: |7 W6 A7.3.1 基于层次的聚类算法 7.3 层次聚类与密度聚类.mp4
, F) _  i  C" G; ]7.3.2 基于密度的聚类算法 7.3 层次聚类与密度聚类.mp4
7.4.1 关联规则Apriori算法 7.4 关联规则.mp4
" i6 k$ Z# {* q- c/ C1 f7.4.2 关联规则FP-Growth算法 7.4 关联规则.mp4
- Z- r8 M" ], W1 d8.1 模型评估与优化概述 8.1 模型评估与优化介绍.mp4
8.2.1 最优化模型 8.2 模型评估与优化.mp4
# @. N) R4 D; _- h  V# j8.2.2 模型评估与选择 8.2 模型评估与优化.mp4
9 I4 ^$ p2 {1 F, Q% Z' O7 O: U! r8.2.3 正则化 8.2 模型评估与优化.mp4
+ m* q) n9 {% k9.1 数据挖掘综合应用 9.1 数据挖掘综合应用.mp4
8 b" T5 X7 r2 Q$ R0 P) t6 M- ?6 Z10.1.1 Spark MLlib概述 10.1 Spark MLlib介绍.mp4
10.1.2 Spark MLlib基础统计分析 10.1 Spark MLlib介绍.mp4
10.2.1 特征提取和转换 10.2 Spark MLlib数据挖掘.mp4
10.2.2 分类与回归 10.2 Spark MLlib数据挖掘.mp4
2 a/ ]- P4 k. o! w7 a7 V' {10.2.3 聚类与降维 10.2 Spark MLlib数据挖掘.mp4
. u8 I5 ]) N' E- i/ e10.3.1 关联规则与推荐算法 10.3 Spark MLlib数据挖掘进阶.mp4
& f; t" v/ c; c( U10.3.2 评估矩阵 10.3 Spark MLlib数据挖掘进阶.mp4
+ j+ O, i, E5 D& Z( r( Y( A# X11.1.1 大数据架构概述1 11.1 大数据架构介绍.mp4
11.1.2 大数据架构概述2 11.1 大数据架构介绍.mp4
- ]# f8 T+ S, |% p5 D# K$ g# {11.2.1 大数据架构在大数据中的重要性 11.2 大数据架构意义.mp4
# F( B+ L( @" a11.2.2 大数据业务层通用架构 11.2 大数据架构意义.mp4
) X: c/ X; L5 b3 N4 W/ I/ B11.3 大数据治理概述 11.3 大数据治理介绍.mp4
! w8 f. K/ v/ Y2 _  H: C11.4.1 企业数据规划及治理模型 11.4 大数据治理.mp4
11.4.2 大数据治理案例 11.4 大数据治理.mp4
0 q; W+ z" q2 b& R5 Q1 K, W12.1.1 银行客户精准画像案例 12.1 数据挖掘应用案例.mp4
" W/ u; d8 {8 a/ x$ s- c0 @- I12.1.2 提升信用卡安全案例 12.1 数据挖掘应用案例.mp4
12.1.3 城市环境质量分析挖掘案例 12.1 数据挖掘应用案例.mp4

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