哈爾濱python人工智能培訓(xùn)機(jī)構(gòu)排名前十名單匯總一覽

Python編程基礎(chǔ)與Pandas數(shù)據(jù)分析

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使用Python進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)爬蟲

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Python進(jìn)行統(tǒng)計分析和回歸分析

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Python進(jìn)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(jì)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

時間序列分析簡介、時間序列模型介紹-AR和MA、平穩(wěn)的時間序列模型-ARMA、非平穩(wěn)的時間序列模型-ARIMA、 BOX-JENKINS建模流程、案例：量化投資行業(yè)時間序列分析、尋找模型、干預(yù)分析模型-ARMAX、企業(yè)案例1：電信公司網(wǎng)絡(luò)咨詢電話呼入人數(shù)預(yù)測、企業(yè)案例2：Google 關(guān)鍵字之Python 趨勢預(yù)測

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(jī)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(jī)森林、案例1：使用決策樹進(jìn)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(jī)進(jìn)行水色圖像的水質(zhì)評價

Python進(jìn)行描述性數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

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