├──第01-06章预修课
| ├──第06章数据挖掘预修课
| | ├──11数学基础一.pdf 1.11M
| | ├──12数学基础（二）.pdf 1.01M
| | ├──13数学基础（三）.pdf 763.79kb
| | ├──14数学基础（四）.pdf 413.41kb
| | ├──5节TestData.zip 311.69kb
| | ├──matplotlib基础.pdf 1.18M
| | ├──numpy基础.pdf 719.14kb
| | ├──pandas和matplotlib案例讲解.pdf 226.10kb
| | ├──Pandas基础.pdf 987.06kb
| | ├──Python基础语法.pdf 770.39kb
| | ├──常见的数据挖掘面试题.pdf 37.51kb
| | ├──国际数据主要国家(地区)20年年度数据-utf8.zip 4.76kb
| | ├──快速排序时间复杂度.png 154.84kb
| | ├──数据结构（二）.pdf 172.06kb
| | ├──数据结构（三）.pdf 971.95kb
| | ├──数据结构（一）(1).pdf 221.67kb
| | └──头脑风暴（编程实战）.zip 6.11kb
| ├──预修课第10节： 数据结构常见面试题讲解_1.mp4 487.17M
| ├──预修课第11节： 数学基础一_1.mp4 308.26M
| ├──预修课第12节： 数学基础二_1.mp4 249.27M
| ├──预修课第13节： 数学基础三_1.mp4 285.82M
| ├──预修课第1节 python基础语法__1.mp4 322.63M
| ├──预修课第2节： Numpy基础__1.mp4 308.66M
| ├──预修课第3节： 知识串联案例讲解__1.mp4 278.20M
| ├──预修课第4节： Pandas基础__1.mp4 309.73M
| ├──预修课第5节： Matplotlib基础__1.mp4 265.80M
| ├──预修课第6节： pandas与matplotlib案例讲解__1.mp4 257.67M
| ├──预修课第7节： 数据结构1__1.mp4 258.69M
| ├──预修课第8节： 数据结构2__1.mp4 287.85M
| └──预修课第9节： 数据结构3_1.mp4 290.83M
├──第07章 开门见山，入木三分
| └──第七章第1节： 开门见山，入木三分_1.mp4 504.66M
├──第08章 取之精华，去伪取真
| ├──兵无常形，特征工程代码数据.zip 164.51kb
| ├──兵无常形，特征工程课件.pdf 9.40M
| ├──第08章第1节： 模型的评估指标汇总_1.mp4 76.73M
| ├──第08章第1节： 取之精华，去伪取真_1.mp4 521.23M
| ├──数据挖掘2期-清明假期作业.pdf 104.64kb
| └──作业参考答案.zip 76.05kb
├──第09章 法有定论，兵无常形
| ├──第09章第1节： 法有定论，兵无常形_1.mp4 429.11M
| ├──模型解释代码数据 (1).zip 6.66M
| ├──模型解释代码数据.zip 6.66M
| └──模型解释课件.pdf 8.91M
├──第10章 线性回归算法
| ├──Lineregression算法代码数据.zip 378.26kb
| ├──第10章第1节： 线性回归算法_1.mp4 536.07M
| └──线性回归算法.pdf 11.79M
├──第11章 逻辑回归算法
| ├──Logistic回归(逻辑斯特)算法.zip 202.74kb
| ├──第11章第1节 逻辑回归算法_1.mp4 452.27M
| └──逻辑回归算法精讲.pdf 9.79M
├──第12章 银行利润最大化
| ├──第12章第1节： 银行利润最大化_1.mp4 431.06M
| ├──逻辑回归算法之如何实现客户逾期还款业务 – 代码.zip 14.06M
| └──逻辑回归算法之如何实现客户逾期还款业务.pdf 8.98M
├──第13章 支持向量机-SVM
| ├──SVM算法代码.zip 255.68kb
| ├──SVM算法课件.pdf 7.12M
| └──第13章第1节： 支持向量机-SVM_1.mp4 465.16M
├──第14章 数据挖掘项目—用户流失预警系统
| ├──20200418用户流失预警随堂问题.txt 7.95kb
| ├──20200418用户流失预警系统 — 代码.zip 266.99kb
| ├──20200418用户流失预警系统 —课件.pdf 4.77M
| └──第14章第1节： 数据挖掘项目—用户流失预警系统_1.mp4 507.43M
├──第15章 建筑能源预测模型（上）
| ├──20200421建筑能源得分预测报告-代码.zip 5.61M
| ├──20200421建筑能源得分预测报告课件-上.pdf 9.79M
| ├──20200421建筑能源预测上随堂问题.txt 4.03kb
| └──第15章第1节： 建筑能源预测模型（上）_1.mp4 459.80M
├──第16章 建筑能源预测模型（下）
| ├──20200423建筑能源得分预测报告-代码.zip 6.28M
| ├──20200423建筑能源得分预测报告课件-下.pdf 13.87M
| ├──20200423建筑能源预测下随堂问题.txt 11.75kb
| └──第16章第1节： 建筑能源预测模型（下）_1.mp4 510.66M
├──第17章 决策树算法
| ├──20200425Decision Tree(决策树算法)代码.zip 6.32M
| ├──20200425Decision Tree(决策树算法)课件.pdf 10.32M
| ├──第17章第1节： 决策树算法_1.mp4 365.60M
| └──第一十七章第1节： 决策树算法_1.mp4 514.14M
├──第18章 随机森林算法
| ├──20200428Random Forest(随机森林算法)代码.zip 7.21M
| ├──20200428Random Forest(随机森林算法)课件.pdf 7.08M
| ├──20200428随机森林随堂问题.txt 4.92kb
| └──第18章第1节： 随机森林算法_1.mp4 433.85M
├──第19章 金融信用评分模型
| ├──20200507金融风控模型之如何制作评分卡代码.zip 10.47M
| ├──20200507金融风控模型之如何制作评分卡课件.pdf 3.18M
| └──第19章第1节： 金融信用评分模型_1.mp4 526.47M
├──第20章 梯度提升算法
| ├──20200509GBDT随堂问题.txt 4.54kb
| ├──20200509梯度提升决策树代码.zip 15.42M
| ├──20200509梯度提升决策树课件.pdf 4.12M
| └──第20章第1节 梯度提升算法_1.mp4 513.45M
├──第21章 XGBoost算法
| ├──20200512XGBoost随堂问题.txt 1.99kb
| ├──XGBoost算法课件-代码.zip 62.04kb
| ├──XGBoost算法课件.pdf 4.51M
| └──第21章 XGBoost算法_1.mp4 504.60M
├──第22章 高潜用户预测平台-上
| ├──20200514高潜用户购买画像-上-代码.zip 445.39M
| ├──20200514高潜用户购买画像-上-课件.pdf 4.51M
| ├──20200514用户画像随堂问题-上.txt 4.93kb
| ├──第22章 高潜用户预测平台-上-1_1.mp4 458.17M
| └──第22章 高潜用户预测平台-上-2_1.mp4 53.86M
├──第23章 高潜用户预测平台-下
| ├──20200516高潜用户购买画像-下 -代码.zip 482.24M
| ├──20200516高潜用户购买画像-下-课件.pdf 17.98M
| ├──20200516用户画像随堂问题-下.txt 4.06kb
| └──第23章第1节： 高潜用户预测平台-下_1.mp4 507.45M
├──第24章 聚类算法k-Means
| ├──20200519聚类随堂问题.txt 2.29kb
| ├──20200519无监督学习—聚类算法代码.zip 144.96kb
| ├──20200519无监督学习—聚类算法课件.pdf 3.58M
| └──第24章第1节： 聚类算法k-Means_1.mp4 508.47M
├──第25章 时间序列（一）
| ├──20200521tstools.zip 2.21kb
| ├──20200521时间序列分析课件.pdf 3.98M
| ├──Facebook分类练习(1).pdf 634.28kb
| ├──test、train.zip 140.44kb
| └──第25章第1节： 时间序列（一）_1.mp4 574.98M
├──第26章 时间序列（二）
| └──第26章第1节： 时间序列（二）_1.mp4 681.64M
├──第27章 啤酒销量时序分析
| ├──20200526beer.zip 2.29kb
| ├──20200526啤酒销量时序分析课件.pdf 4.26M
| ├──Facebook分类练习（答案）.pdf 167.91kb
| └──第27章第1节： 啤酒销量时序分析_1.mp4 615.37M
├──第28章 作业讲解
| ├──Happiness.zip 30.83kb
| ├──编程题-Copy1.zip 1.61kb
| ├──第28章第1节： 作业讲解_1.mp4 412.85M
| └──简答.zip 1.65kb
├──第29章 社交平台有效信息侦测
| ├──20200530补充的小技巧-Python数据透视表功能.zip 2.46kb
| ├──第29章第1节： 社交平台有效信息侦测_1.mp4 787.68M
| └──社交平台有害信息侦测 TF-IDF算法与逻辑回归等的实践运用.zip 205.14M
├──第30章 智能设备采集的用户行为数据的分析
| ├──第30章第1节： 智能设备采集的用户行为数据的分析_1.mp4 421.22M
| └──智能设备采集的用户行为数据的分析.zip 243.41M
├──第31章 个性化新闻推荐
| ├──20200604【1.0个性化新闻推荐】.pdf 1.23M
| ├──20200604【2.0补充案例】 使用hyperopt调参.pdf 287.72kb
| ├──20200606课后资料.zip 12.75M
| ├──20200606实时推荐（课间补充）.pdf 258.69kb
| ├──第31章第1节： 个性化新闻推荐（片段1）_1.mp4 181.92M
| └──第31章第1节： 个性化新闻推荐片段2_1.mp4 765.18M
├──第32章 上市资讯公司营收预测
| ├──20200607上市公司收入预测课后课件更新.pdf 4.42M
| ├──20200607营收预测-课后课件.zip 4.90M
| ├──20200607营收预测-课后资料.zip 2.78M
| ├──20200607营收预测课件.pdf 3.21M
| └──第32章第1节： 上市资讯公司营收预测_1.mp4 545.57M
├──第33章 保险公司用户精细分层
| ├──第33章第1节： 保险公司用户精细分层阶段二_1.mp4 283.70M
| ├──第33章第1节： 保险公司用户精细分层阶段三_1.mp4 196.82M
| ├──第33章第1节： 保险公司用户精细分层阶段一_1.mp4 225.34M
| ├──第三十三章20200613决策树-用户分层课后资料.zip 302.72kb
| └──第三十三章20200613决策树-用户分层课件.pdf 2.72M
└──第34章 电商平台用户画像
| ├──20200614聚类-用户画像课件.pdf 2.40M
| ├──20200614逻辑回归.pdf 2.86M
| ├──20200614用户画像.zip 4.45M
| ├──2020061聚类-用户画像课后资料.zip 1.43M
| ├──第34章第1节： 电商平台用户画像阶段二_1.mp4 512.01M
| └──第34章第1节： 电商平台用户画像阶段一_1.mp4 236.85M