打字猴:1.70049757e+09
1700497570
10.5 8.5 数据转换 [
:1700500140
]
1700497571
10.5.1 8.5.1 生成衍生变量 [
:1700500155
]
1700497572
10.5.2 8.5.2 改善变量分布的转换 [
:1700500177
]
1700497573
10.5.3 8.5.3 分箱转换 [
:1700500207
]
1700497574
10.5.4 8.5.4 数据的标准化 [
:1700500223
]
1700497575
10.6 8.6 筛选有效的输入变量 [
:1700500244
]
1700497576
10.6.1 8.6.1 为什么要筛选有效的输入变量 [
:1700500251
]
1700497577
10.6.2 8.6.2 结合业务经验进行先行筛选 [
:1700500273
]
1700497578
10.6.3 8.6.3 用线性相关性指标进行初步筛选 [
:1700500283
]
1700497579
10.6.4 8.6.4 R平方 [
:1700500312
]
1700497580
10.6.5 8.6.5 卡方检验 [
:1700500363
]
1700497581
10.6.6 8.6.6 IV和WOE [
:1700500381
]
1700497582
10.6.7 8.6.7 部分建模算法自身的筛选功能 [
:1700500434
]
1700497583
10.6.8 8.6.8 降维的方法 [
:1700500446
]
1700497584
10.6.9 8.6.9 最后的准则 [
:1700500456
]
1700497585
10.7 8.7 共线性问题 [
:1700500468
]
1700497586
10.7.1 8.7.1 如何发现共线性 [
:1700500475
]
1700497587
10.7.2 8.7.2 如何处理共线性 [
:1700500493
]
1700497588
11 第9章 聚类分析的典型应用和技术小窍门 [
:1700500509
]
1700497589
11.1 9.1 聚类分析的典型应用场景 [
:1700500537
]
1700497590
11.2 9.2 主要聚类算法的分类 [
:1700500555
]
1700497591
11.2.1 9.2.1 划分方法 [
:1700500560
]
1700497592
11.2.2 9.2.2 层次方法 [
:1700500572
]
1700497593
11.2.3 9.2.3 基于密度的方法 [
:1700500586
]
1700497594
11.2.4 9.2.4 基于网格的方法 [
:1700500594
]
1700497595
11.3 9.3 聚类分析在实践应用中的重点注意事项 [
:1700500602
]
1700497596
11.3.1 9.3.1 如何处理数据噪声和异常值 [
:1700500607
]
1700497597
11.3.2 9.3.2 数据标准化 [
:1700500625
]
1700497598
11.3.3 9.3.3 聚类变量的少而精 [
:1700500642
]
1700497599
11.4 9.4 聚类分析的扩展应用 [
:1700500660
]
1700497600
11.4.1 9.4.1 聚类的核心指标与非聚类的业务指标相辅相成 [
:1700500665
]
1700497601
11.4.2 9.4.2 数据的探索和清理工具 [
:1700500679
]
1700497602
11.4.3 9.4.3 个性化推荐的应用 [
:1700500697
]
1700497603
11.5 9.5 聚类分析在实际应用中的优势和缺点 [
:1700500707
]
1700497604
11.6 9.6 聚类分析结果的评价体系和评价指标 [
:1700500733
]
1700497605
11.6.1 9.6.1 业务专家的评估 [
:1700500738
]
1700497606
11.6.2 9.6.2 聚类技术上的评价指标 [
:1700500750
]
1700497607
11.7 9.7 一个典型的聚类分析课题的案例分享 [
:1700500786
]
1700497608
11.7.1 9.7.1 案例背景 [
:1700500789
]
1700497609
11.7.2 9.7.2 基本的数据摸底 [
:1700500799
]
1700497610
11.7.3 9.7.3 基于用户样本的聚类分析的初步结论 [
:1700500813
]
1700497611
12 第10章 预测响应(分类)模型的典型应用和技术小窍门 [
:1700500846
]
1700497612
12.1 10.1 神经网络技术的实践应用和注意事项 [
:1700500874
]
1700497613
12.1.1 10.1.1 神经网络的原理和核心要素 [
:1700500881
]
1700497614
12.1.2 10.1.2 神经网络的应用优势 [
:1700500924
]
1700497615
12.1.3 10.1.3 神经网络技术的缺点和注意事项 [
:1700500940
]
1700497616
12.2 10.2 决策树技术的实践应用和注意事项 [
:1700500960
]
1700497617
12.2.1 10.2.1 决策树的原理和核心要素 [
:1700500967
]
1700497618
12.2.2 10.2.2 CHAID算法 [
:1700500985
]
1700497619
12.2.3 10.2.3 CART算法 [
:1700501003
]
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