打字猴:1.700497571e+09
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]
1700497620 12.2.4 10.2.4 ID3算法 [:1700501011]
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