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Parts
- P1 · 1.1 大数据概念和内涵
- P2 · 1.2 大数据的思维
- P3 · 1.3 大数据的应用
- P4 · 1.4 大数据处理的流程
- P5 · 2.1 降维的准备工作
- P6 · 2.2.1 常用的降维方法(1)
- P7 · 2.2.2 常用的降维方法(2)
- P8 · 2.3 因子分析
- P9 · 2.4 降维分析的二元操作
- P10 · 2.5 主成分分析
- P11 · 3.1 聚类的经济学需求
- P12 · 3.2.1 聚类的原理与算法
- P13 · 3.2.2 层次聚类
- P14 · 3.2.3 模糊聚类
- P15 · 3.2.4 自组织映射神经网络
- P16 · 3.3.1 聚类的金融案例(1)
- P17 · 3.3.2 聚类的金融案例(2)
- P18 · 4.1 理论与算法
- P19 · 4.2 R语言实践
- P20 · 4.3 案例分析
- P21 · 5.1 可视化理论
- P22 · 5.2 基本作图
- P23 · 6.1 爬虫理论
- P24 · 6.2 静态网页本地化
- P25 · 6.3 静态网页解析
- P26 · 6.4 截取通信
- P27 · 6.5 动态网页
- P28 · 6.6 API获取
- P29 · 7.1 特征工程理论
- P30 · 7.2 结构化与缺失值处理
- P31 · 7.3 改变分布
- P32 · 7.4 特征选择
- P33 · 7.5 总结讨论
- P34 · 8.1 自然语言处理
- P35 · 8.2 文本预处理
- P36 · 8.3 词袋模型
- P37 · 8.4 主题模型与词向量模型
- P38 · 8.5 主题模型实践
Description
来源:中央财经大学 主讲教师:彭俞超 原文发布时间:2022-03-29 15:21:48 本课程内容包含大数据金融原理、金融数据降维处理、聚类分析及其金融应用、关联规则分析、金融数据可视化、网络数据采集、特征工程及其金融应用以及文本分析初步等内容。
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纯纯干货[doge]
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麻烦问一下有课件吗
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[热词系列_三连]
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专科生用的上吗?[打call]
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