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 f5 E  b. H( u- j9 M0 U2 u6 A; O1.1.1 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
4 d+ O  Y4 R+ b3 ?# m1.2.1 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
1.3.2 数据挖掘开发工具 1.3 数据挖掘开发.mp4
: Y6 J8 q+ O. d4 S- `1 }1 Z: {- i; t5 l2.1.1 行列式 2.1 行列式及矩阵.mp4
0 O7 ^0 a4 G$ E8 Z: H, z1 L& y0 b+ o6 G2.1.2 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
2.3.1 随机事件及其概率 2.3 随机事件.mp4
2.3.2 离散型随机变量及其分布 2.3 随机事件.mp4
6 n. p5 i9 _# |& u+ w" c% K! H8 r1 s; A2.3.3 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
2.4.2 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
/ e9 f9 ]' i- X' G! Q3 L2.5.1 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
/ ]; u5 s; k( ^2.6.1 方差分析和回归分析 2.6 模型分析.mp4
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
; B0 S) W! T) M# }2.7.2 梯度下降法 2.7 最优化问题.mp4
8 S: ^' Q. I0 \% A2.7.3 约束最优化 2.7 最优化问题.mp4
3.1 Python概述 3.1 Python介绍.mp4
3.2.1 Python基础-数据类型 3.2 基本数据类型.mp4
$ _, e! [5 H  [8 p) O. F; r4 C3.2.2 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
" I$ ^. Q5 X+ t) g: j# o/ b3.3.2数据采集和可视化 3.3 文件操作与可视化.mp4
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
1 o. E' @0 P8 S- U4 ]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
4.3.1 特征编码 4.3 编码与格式转换.mp4
) k" U5 g, c$ [. N, r! o( t# x4.3.2 时间数值转换 4.3 编码与格式转换.mp4
1 ~7 X" f" ?( x* {. F; y: b; B4.3.3 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
! G, \1 m" y' S) i9 _) R5.2.2 包装法 5.2 特征选择.mp4
5 m# p1 X, o, q* b5.2.3 嵌入法 5.2 特征选择.mp4
5.2.4 特征扩增 5.2 特征选择.mp4
5.3 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 k0 k1 S/ R: g. r5.4.2 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
: O, J6 K( s3 q! ]: u! @5.4.4 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
3 g0 S( i! Q( a, M( h5 _- c9 ?3 g8 d6.2.1 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
# y5 n4 |  c6 {, ^8 q3 j; ?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
: p6 S$ x/ v8 w4 Y+ i. }6.5.1 集成算法1 6.5 集成算法.mp4
3 I. d8 y7 L4 f, Y6.5.2 集成算法2 6.5 集成算法.mp4
; D3 Z* F, P0 f* f) E$ l; ?: W7.1 无监督学习概述 7.1 无监督学习介绍.mp4
& j) l$ o4 t6 w7.2.1 K均值聚类 7.2 K均值和K中心聚类.mp4
( s; O7 w3 x- [' R- |7.2.2 K中心点算法 7.2 K均值和K中心聚类.mp4
, k* L6 x* r- U2 v7.3.1 基于层次的聚类算法 7.3 层次聚类与密度聚类.mp4
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
7.4.2 关联规则FP-Growth算法 7.4 关联规则.mp4
# ^. O& S9 z/ y0 E- y; P, f9 G8.1 模型评估与优化概述 8.1 模型评估与优化介绍.mp4
' P" H  b5 f6 V# a- L5 v8.2.1 最优化模型 8.2 模型评估与优化.mp4
& X& j/ b: L6 f* s7 M. `" \* h8.2.2 模型评估与选择 8.2 模型评估与优化.mp4
4 O2 b5 l8 ]# O- C3 K) P: I4 j8.2.3 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
! O2 K% F' Y" Z' ~: J9 I* w10.1.2 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
, J3 A! i" G- e! a( v10.2.2 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
7 M0 }9 Y8 I' A/ m) A10.3.1 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
11.1.1 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
- \6 Y6 L" E' |! e$ @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
11.2.2 大数据业务层通用架构 11.2 大数据架构意义.mp4
8 M: E8 b( p' W11.3 大数据治理概述 11.3 大数据治理介绍.mp4
: J( g% Z9 N; @6 A5 R11.4.1 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
12.1.1 银行客户精准画像案例 12.1 数据挖掘应用案例.mp4
( o0 \2 b3 @8 h9 Q' ?, X* c; s9 e# {12.1.2 提升信用卡安全案例 12.1 数据挖掘应用案例.mp4
$ \9 j7 b. l5 E4 c9 A: ^6 u" j! ~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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