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第五章 使用pandas进行数据预处理-2.清洗数据
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第5章 使用pandas进行数据预处理-1.合并数据
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第五章 使用pandas进行数据预处理-3.数据标准化
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7.1预处理航空客户数据
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第五章 使用pandas进行数据预处理-4.数据转换
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5第五章自变量选择与逐步回归（下）
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5第五章自变量选择与逐步回归（上）
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5.2 清洗数据
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EXCEL入门+数据分析+8天数据分析思维
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第4章 数据预测建模：近邻分析-2.空气质量等级预测
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5.3 标准化数据
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7.2 使用K-Means算法进行客户分群
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第3章 数据预测建模：贝叶斯分类器-2.空气质量等级预测
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第4章 数据预测建模：近邻分析-1.k-近邻法与加权k-近邻法原理
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第5章 数据预测建模： 决策树-2.CART(分类回归树的原理).mp4
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第二章 numpy数组计算基础-4.利用 NumPy 进行统计分析
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6.3 构建并评价分类模型
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Pandas数据分析（从入门到实战）
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第3章 数据预测建模：贝叶斯分类器-1.算法理论知识
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第二章、一元线性回归（中下）-回归方程的显著性检验 及残差分析
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5.4 转换数据
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第9章 特征选择：2.包裹式、嵌入式策略下的特征选择（递归式特征剔除、岭回归、lasso回归）
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第二章 numpy数组计算基础-1.创建数组对象
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第六章 使用scikit-learn构建模型-1.使用sklearn转换器处理数据
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第二章、一元线性回归（上）-模型形式及最小二乘估计
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6.1 使用sklearn转换器处理数据
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第6章 数据预测建模：集成学习-1.集成学习框架
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第四章 pandas统计分析基础-3.转换与处理时间序列数据.mp4
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大学生专业技能竞赛之技能分享（以市调为例）
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4.3 转换与处理时间序列数据
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第2章数据预测中的相关问题-5.综合应用