第一章（12）：分支结构
发布人
打开封面 下载高清视频 观看高清视频 视频下载器
...
第一章（13）：循环（上）
...
第一章：(2).数量预测之随机森林
...
第一章：(3).回归模型和随机森林的对比
...
第一章（8）：元组
...
第一章（10）：集合
...
第一章（9）：字符串
...
第一章：(1)数量预测之线性回归
...
第三章(2)：不平衡数据简介
...
第一章（7）：列表（下）
...
第六章（3）：调参的理论
...
第一章（14）：循环（下）
...
第二章：(2).分类预测案例
...
第一章（1）：数据分析和数据挖掘介绍
...
第二章（10）：三维图像的画法
...
第一章（11）：字典
...
第二章：(1).分类变量的0-1编码
...
第五章（2）：将数值型变量变为分类型变量
...
第三章(4)：随机森林和SVC的ROC曲线
...
第七章（1）：算法链Pipeline()
...
第一章（18）：异常的处理，以及zip函数
...
第五章（7）：特征工程处理时间序列
...
第三章(1)：SVC基本原理简介
...
第三章（2）：序列Series中的函数
...
第五章（3）：将分类变量变为哑变量
...
第六章（1）：数据合并函数append（）
...
第二章（2）：numpy模块初步介绍
...
第二章（5）：二维数组的逻辑切片，二维数组拉直为一维数组
...
第一章（17）：类
...
第二章（1）：新模块的学习方法
...
第二章（4）：二维array数组
...
第二章（7）：Matplotlib中的两种基本画图方式
...
第二章（6）：数组的合并，随机数的生成
...
第三章（5）：dataframe中的列和行的赋值
...
第五章(3)：分箱，提高线性模型的预测效果
...
第六章（4）：调参的python实现
...
第六章（4）：数据合并函数join（）
...
2020年数学建模竞赛c题的数据整合
...
第一章（3）：notebook环境的基本操作
...
第五章(1)：特征工程简介
...
第七章（2）：Pipeline()和GridSearchCV()配合使用