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第六章（4）：调参的python实现
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第六章（3）：调参的理论
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第六章（5）：调参的可视化
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第六章（1）：数据合并函数append（）
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第六章（1）：交叉验证
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第六章（2）：数据合并函数concat（）
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第六章（4）：数据合并函数join（）
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第六章（2）：分类数据的交叉验证的注意事项
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[编程技巧] 第1期 定时器实现非阻塞式程序 按键控制LED闪烁模式
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第一章（4）：python的学习方法，我们用的教材
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第一章：(1)数量预测之线性回归
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第五章（3）：将分类变量变为哑变量
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第七章（1）：算法链Pipeline()
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第五章(1)：特征工程简介
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第六章（3）：数据合并函数merge（）
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第五章（7）：特征工程处理时间序列
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第三章（3）：pandas：数据框的定义
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第五章（2）：将数值型变量变为分类型变量
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第三章（1）：序列Series的定义
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第四章（1）：缺失值的处理
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第五章(4)：线性回归的升级，再升级
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第二章：(2).分类预测案例
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第四章(1)：特征X的预处理
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第五章（1）：数据框的样本的随机选取，样本子集的抽取
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第三章（5）：dataframe中的列和行的赋值
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第四章(2)：SVC模型的特征必须作预处理
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第一章（6）：列表（上）
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第三章(2)：不平衡数据简介
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第一章（15）：列表推导式（字典推导式等）
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第三章(4)：随机森林和SVC的ROC曲线
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第三章（2）：序列Series中的函数
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第二章（7）：Matplotlib中的两种基本画图方式
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第五章(2)：线性模型和决策树的对比
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第一章（17）：类
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第五章(6)：Boston数据分析结果的可视化
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第三章(1)：SVC基本原理简介
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第一章（5）：python中的变量
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第一章（13）：循环（上）
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第二章（10）：三维图像的画法
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第四章数据分析实战（下）
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第三章（6）：算数运算和数据对齐