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大数据与金融
时间:2024-04-10 14:46:36 由
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)第38集 8.5 主题模型实践
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)第37集 8.4 主题模型与词向量模型
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)第36集 8.3 词袋模型
第35集 8.2 文本预处理
第34集 8.1 自然语言处理
第33集 7.5 总结讨论
第32集 7.4 特征选择
第31集 7.3 改变分布
第30集 7.2 结构化与缺失值处理
第29集 7.1 特征工程理论
第28集 6.6 API获取
第27集 6.5 动态网页
第26集 6.4 截取通信
第25集 6.3 静态网页解析
第24集 6.2 静态网页本地化
第23集 6.1 爬虫理论
第22集 5.2 基本作图
第21集 5.1 可视化理论
第20集 4.3 案例分析
第19集 4.2 R语言实践
第18集 4.1 理论与算法
第17集 3.3.2 聚类的金融案例(2)
第16集 3.3.1 聚类的金融案例(1)
第15集 3.2.4 自组织映射神经网络
第14集 3.2.3 模糊聚类
第13集 3.2.2 层次聚类
第12集 3.2.1 聚类的原理与算法
第11集 3.1 聚类的经济学需求
第10集 2.5 主成分分析
第9集 2.4 降维分析的二元操作
第8集 2.3 因子分析
第7集 2.2.2 常用的降维方法(2)
第6集 2.2.1 常用的降维方法(1)
第5集 2.1 降维的准备工作
第4集 1.4 大数据处理的流程
第3集 1.3 大数据的应用
第2集 1.2 大数据的思维
第1集 1.1 大数据概念和内涵
内容简介
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。
关注公众号:diyijc_com
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教程内容
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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