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：
1.1.1 数据挖掘典型的应用场景 1.1 数据挖掘概述.mp4
1.1.2 数据挖掘概述 1.1 数据挖掘概述.mp4
! l) X7 l; T. V4 i0 b8 d+ h  }, B1.2.1 数据挖掘模式分类 1.2 数据挖掘基本流程.mp4
4 i4 o7 g6 O: `( [1.2.2 数据挖掘流程 1.2 数据挖掘基本流程.mp4
9 H7 J/ a8 N; i; u- a8 {3 K9 M1.3.1 数据、属性和度量 1.3 数据挖掘开发.mp4
1.3.2 数据挖掘开发工具 1.3 数据挖掘开发.mp4
) s0 R+ c' U# k3 c/ n2.1.1 行列式 2.1 行列式及矩阵.mp4
5 G; Y7 P" V) a; V2.1.2 矩阵及其变换 2.1 行列式及矩阵.mp4
1 }* T5 ~% I! N+ `. f$ n2.2.1 特征值分解 2.2 特征值及奇异值.mp4
2 i3 @0 k" M2 {; I2.2.2 奇异值分解 2.2 特征值及奇异值.mp4
2.3.1 随机事件及其概率 2.3 随机事件.mp4
1 Y8 g* m' K; {; g4 v; _2.3.2 离散型随机变量及其分布 2.3 随机事件.mp4
2.3.3 连续型随机变量及其分布 2.3 随机事件.mp4
2 c3 F8 A9 V' ^% @2.4.1 随机向量及其分布 2.4 条件概率.mp4
2.4.2 条件概率-贝叶斯公式 2.4 条件概率.mp4
9 j, {( x  w* A; _8 r2.4.3 随机变量的数字特征 2.4 条件概率.mp4
; ^4 Q/ }8 }' J+ v2.5.1 大数定律与中心极限定理 2.5 假设检验.mp4
2.5.2 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
9 G& b, C$ f# m( E8 ~2.6.1 方差分析和回归分析 2.6 模型分析.mp4
; E1 P0 `) B4 r; `2.6.2 信息熵与基尼系数 2.6 模型分析.mp4
2.7.1 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
& h& P: K4 i5 ]4 G3 Y. r5 u" O0 U5 F3.1 Python概述 3.1 Python介绍.mp4
% @( }' K' v  j: |* |* ?3.2.1 Python基础-数据类型 3.2 基本数据类型.mp4
3 E: b" ?$ a9 e6 @3 Z* v3 @3.2.2 条件判断与循环语句 3.2 基本数据类型.mp4
/ M5 o, |% d1 C& u" l# t3.3.1 文件操作 3.3 文件操作与可视化.mp4
3.3.2数据采集和可视化 3.3 文件操作与可视化.mp4
: x. o& U! B5 T% Y7 s4.1.1 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 |: t& |+ W% k" k) h4.2.1 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
$ r7 b  Q2 W( _. u; L4.2.3 数值离散化 4.2 数据预处理.mp4
4.3.1 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
4.3.3 不均衡数据处理 4.3 编码与格式转换.mp4
- U8 v1 [" U: J# F5.1.1 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
# o1 O% p- ~2 O. z- {5 N9 e% W5.2.2 包装法 5.2 特征选择.mp4
5.2.3 嵌入法 5.2 特征选择.mp4
2 N. N. Q" z; H& o1 b* z5.2.4 特征扩增 5.2 特征选择.mp4
7 X8 s- {, C" s9 o& Z7 \/ y5.3 降维导入 5.3 降维概述.mp4
5.4.1 奇异值分解 5.4 降维方法.mp4
5 e+ B$ d( S! T, V: Y$ I% k5.4.2 主成分分析 5.4 降维方法.mp4
$ k5 M6 s' m& Q( @- h5.4.3 LDA降维 5.4 降维方法.mp4
; [7 i; T3 M3 }! }, U5.4.4 流式学习LLE 5.4 降维方法.mp4
6.1 有监督学习概述 6.1 有监督学习介绍.mp4
, c: u' W  _! ~* `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
/ a5 y% {( u" C$ L0 Q. f6.4.2 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
( Q' l& g! F8 [8 K, u& m$ I7.1 无监督学习概述 7.1 无监督学习介绍.mp4
: `2 K: r$ }, u  y0 i9 B" `" j. ~: b7.2.1 K均值聚类 7.2 K均值和K中心聚类.mp4
: c+ U( y0 }5 L. U7.2.2 K中心点算法 7.2 K均值和K中心聚类.mp4
# I  N0 `9 W9 y& L! j7.3.1 基于层次的聚类算法 7.3 层次聚类与密度聚类.mp4
' p. M4 r6 B* D* e& W. h; s3 N7.3.2 基于密度的聚类算法 7.3 层次聚类与密度聚类.mp4
, s1 J+ K3 z& u: f6 R7.4.1 关联规则Apriori算法 7.4 关联规则.mp4
7.4.2 关联规则FP-Growth算法 7.4 关联规则.mp4
7 j( f- o3 P: @4 }: Q8.1 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
8.2.2 模型评估与选择 8.2 模型评估与优化.mp4
8.2.3 正则化 8.2 模型评估与优化.mp4
9.1 数据挖掘综合应用 9.1 数据挖掘综合应用.mp4
10.1.1 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
& I# H6 H; J; l: Y10.2.1 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
10.2.3 聚类与降维 10.2 Spark MLlib数据挖掘.mp4
: K! b1 m; q0 T2 O2 P10.3.1 关联规则与推荐算法 10.3 Spark MLlib数据挖掘进阶.mp4
10.3.2 评估矩阵 10.3 Spark MLlib数据挖掘进阶.mp4
* R7 ^- }: t! T0 e/ u. U11.1.1 大数据架构概述1 11.1 大数据架构介绍.mp4
1 ~0 e0 A3 d5 M4 \11.1.2 大数据架构概述2 11.1 大数据架构介绍.mp4
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
9 `/ {2 Z( n$ E11.2.2 大数据业务层通用架构 11.2 大数据架构意义.mp4
  [; o8 l! w/ z! E11.3 大数据治理概述 11.3 大数据治理介绍.mp4
6 L, t! r( Q0 }: o' I4 C0 e$ F11.4.1 企业数据规划及治理模型 11.4 大数据治理.mp4
: n6 K/ D' E! W2 ?: s7 [11.4.2 大数据治理案例 11.4 大数据治理.mp4
; |: i2 J8 N, q/ ]: F12.1.1 银行客户精准画像案例 12.1 数据挖掘应用案例.mp4
12.1.2 提升信用卡安全案例 12.1 数据挖掘应用案例.mp4
0 Z- Q- j; q4 P0 i! D, Q12.1.3 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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