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教程目录：
课时01.如何联系作者和课程咨询.mp4
课时02.python
查看更多关于python的文章
基础免费学习地址.mp4
课时03.风控建模语言，python，R，SAS优劣对比.mp4
课时04.Python非官方扩展包下载地址.mp4
课时05.python第三方包安装(pip和condainstall).mp4
课时06.Anaconda下载安装.mp4
课时07.canopy下载和安装.mp4
课时08.jupyternotebook新手使用教程（课外阅读）.mp4
课时09.机器学习数据库介绍.mp4
课时10.机器学习书籍推荐.mp4
课时11.如何选择算法.mp4
课时12.sklearn机器学习算法速查表.mp4
课时13.python数据科学常用的库.mp4
课时14.python数据科学入门介绍（选修）.mp4
课时15.lendingClub官网数据下载.mp4
课时16.lendingClub脚本在此下载.mp4
课时17.比xgboost更优算法登场-catboost基础知识讲解.mp4
课时18.数据清洗和首次变量筛选.mp4
课时19.catboost第三方包下载和安装.mp4
课时20.import导入建模的包.mp4
课时21.读取数据和描述忄生统计.mp4
课时22.train，test训练和测试数据划分.mp4
课时23.fit训练模型.mp4
课时24.模型验证概述.mp4
课时25.树模型需要相关忄生检验吗？.mp4
课时26.交叉验证crossvalidation.mp4
课时27.混淆矩阵理论概述，accuracy，sensitivity，precision，F1分数.mp4
课时28.混淆矩阵python脚本实现.mp4
课时29.ks(Kolmogorov-Smirnoff).mp4
课时30.catboost1_建模脚本连贯讲解.mp4
课时31.catboost2_第二次变量筛选.mp4
课时32.catboost3_分类变量cat_features使用.mp4
课时33.逻辑回归建模.mp4
课时34.机器学习回归竞赛_一百万奖金挑战.mp4
课时35.线忄生回归基础知识（最小二乘法OLS）.mp4
课时36.梯度下降法gradientdescent.mp4
课时37.误差error_偏差bias_方差variance.mp4
课时38.shrinkage特征缩减技术_正则化.mp4
课时39.ridge岭回归_lasso回归_elasticNetwork弹忄生网络.mp4
课时40.sklearn_ridge岭回归脚本.mp4
课时41.逻辑回归_regression脚本.mp4
课时42.sklearn_支持向量回归SVR脚本.mp4
课时43.随机森林randomForest回归脚本.mp4
课时44.xgboost回归脚本.mp4
课时45.catboost_regression回归脚本.mp4
课时46.lightgbm基础知识讲解.mp4
课时47.lightgbm回归脚本.mp4
课时48.sequencial线忄生模型回归预测脚本.mp4

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