【完结】Python数据科学-技术详解与商业实践（八大案例，配套书籍） - 酷夫资源搜索-网盘资源搜索神器

• 123. 课后答疑.mp4
• 117. 客户细分.mp4
• 116. 客户画像与标签体系.mp4
• 093. 稀疏主成分分析.mp4
• 59. 作业讲解8流失预警模型的调优.mp4
• 57. 作业讲解6逻辑回归的极大似然估计.mp4
• 54. 作业讲解3矩估计2.mp4
• 50. 逻辑回归基础（下）.mp4
• 47. 线性回归检验（中）.mp4
• 44. 作业讲解7建立预测模型-3有交互项的线性模型和预测.mp4
• 41. 作业讲解4描述性分析-3对解释变量进行描述2.mp4
• 37. 课后作业与课程答疑.mp4
• 36. 多元线性回归.mp4
• 33. 相关知识点答疑.mp4
• 32. 相关分析.mp4
• 29. 假设检验与单样本T检验(下).mp4
• 27. 参数估计简介及概念介绍(下）.mp4
• 25. 两变量关系检验方法综述.mp4
• 24. 第三讲作业-信用卡客户画像 作业讲解2.mp4
• 21. 数据整理.mp4
• 20. 数据整合和数据清洗.mp4
• 17. 描述性方法大全与Python绘图（下）.mp4
• 14. 描述性统计与探索型数据分析（上）.mp4
• 13. Python模块的使用.mp4
• 10. Python原生态数据结构(下).mp4
• 第三讲作业-信用卡客户画像.zip