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─课时44.改进特征选择方法.flv_d.flv
├─课时45.数据清洗.flv_d.flv
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├─课时23.级联模型原理.flv_d.flv
├─课时24.数据预处理与热度图.flv_d.flv
├─课时25.二阶段输入特征制作.flv_d.flv
├─课时26.使用级联模型进行预测.flv_d.flv
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├─课时30.构建预测模型.flv_d.flv
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├─课时32.tensorflow框架的安装.flv_d.flv
├─课时33.神经网络模型概述.flv_d.flv
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├─课时38.PCA原理简介.flv_d.flv
├─课时39.数据预处理.flv_d.flv
├─课时40.协方差分析.flv_d.flv
├─课时41.使用PCA进行降维.flv_d.flv
├─课时42.数据简介与故事背景.flv_d.flv
├─课时43.基于词频的特征提取.flv_d.flv
├─课时44.改进特征选择方法.flv_d.flv
├─课时45.数据清洗.flv_d.flv
├─课时46.数据预处理.flv_d.flv
├─课时47.盈利方法和模型评估.flv_d.flv
├─课时48.预测结果.flv_d.flv
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