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01-线性概率模型
02-BINOMIAL PROBIT
03-BINOMIAL LOGIT
04-计数模型
05-决策规则
06-C4.5概念
07-算法概述
08-决策树实战
09-决策树可视化
10-模型评估
首页 / Python数据科学 · 第三阶段 / 逻辑回归与决策树
发布于 2022-02-17 · 1530 次观看
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01-线性概率模型
40分钟 · 1238次播放
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02-BINOMIAL PROBIT
41分钟 · 212次播放
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03-BINOMIAL LOGIT
37分钟 · 6次播放
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04-计数模型
47分钟 · 6次播放
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05-决策规则
18分钟 · 5次播放
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06-C4.5概念
12分钟 · 8次播放
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07-算法概述
39分钟 · 11次播放
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08-决策树实战
42分钟 · 16次播放
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09-决策树可视化
53分钟 · 14次播放
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10-模型评估
7分钟 · 14次播放
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课程目标
掌握具体项目中逻辑回归、决策树的使用、评估与优化
知识要点
线性回归与逻辑回归、逻辑回归的概念、逻辑回归的适用条件、逻辑回归模型实现
授课讲师

周一

硕士,统计师。从事数据科学研发多年,历任数据分析师、数据挖掘工程师。具备深厚的数学、统计学和数理统计功底,擅长商业数据项目研发管理。熟悉R、SPSS、SAS、Python、 STATA等 语言工具,和机器学习、深度学习等相关技术。启发式教学,个别化教学,课堂氛围轻松,知识点凝练,深受学生好评。
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Windows系统加固、Linux系统加固、MySQL数据库加固、Redis加固、Apache和Tomcat加固、Nginx加固、PHP加固、加固验证实验、应急响应流程与规范、Linux入侵排查与应急处置、Windows入侵排查与应急处置、针对僵木蠕的应急处置、SIEM与态势感知、数字取证与溯源技术、安全巡检与基线加固、入侵排查实战演练,VeryNginx中间件WAF配置、Hfish蜜罐、网络安全设备实战(IDS、IPS、NGFW、日志审计、数据库审计、WAF等)
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