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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(jìn)行網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)

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Python進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和回歸分析

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Python進(jìn)行降維分析

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Python時(shí)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(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)型數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

初級(jí)分類(lèi)器KNN算法與Python實(shí)現(xiàn)、樸素貝葉斯分類(lèi)算法原理與實(shí)現(xiàn)、決策樹(shù)建模思路與原理、高級(jí)分類(lèi)器-支持向量機(jī)算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理與實(shí)現(xiàn)、集成學(xué)習(xí)：Bagging、Boosting、隨機(jī)森林、案例1：使用決策樹(shù)進(jìn)行初始信用評(píng)級(jí)、案例2：使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)銷(xiāo)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(píng)價(jià)

Python進(jìn)行描述性數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

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