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Python編程基礎(chǔ)與Pandas數(shù)據(jù)分析

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使用Python進行網(wǎng)絡(luò)爬蟲

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Python進行統(tǒng)計分析和回歸分析

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Python進行降維分析

連續(xù)變量關(guān)系和探索變量壓縮：主成分因子分析、對應(yīng)分析方法、多維尺度分析方法、案例1：經(jīng)濟數(shù)據(jù)降維與聚類分析、案例2：用戶特征與消費行為對應(yīng)分析、案例3：美國城市地理位置分析、案例4：iris數(shù)據(jù)聚類-結(jié)合降維與數(shù)據(jù)預(yù)處理

Python時間序列和綜合案例分析

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Python數(shù)據(jù)可視化

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Python數(shù)據(jù)挖掘基礎(chǔ)及數(shù)據(jù)前處理技術(shù)

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Python實現(xiàn)預(yù)測型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

初級分類器KNN算法與Python實現(xiàn)、樸素貝葉斯分類算法原理與實現(xiàn)、決策樹建模思路與原理、高級分類器-支持向量機算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理與實現(xiàn)、集成學(xué)習(xí)：Bagging、Boosting、隨機森林、案例1：使用決策樹進行初始信用評級、案例2：使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測銷量高低、案例3：使用支持向量機進行水色圖像的水質(zhì)評價

Python進行描述性數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

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