第六章（1）：数据合并函数append（）
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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（3）：数据合并函数merge（）
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第六章（1）：交叉验证
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第六章（3）：调参的理论
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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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第三章（2）：序列Series中的函数
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第一章：(2).数量预测之随机森林
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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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第六章（4）：调参的python实现
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第二章：(1).分类变量的0-1编码
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第一章：(1)数量预测之线性回归
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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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第五章(1)：特征工程简介
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第六章（5）：调参的可视化
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第三章(3)：ROC曲线
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第二章（10）：三维图像的画法
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第二章：(2).分类预测案例
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第二章（4）：二维array数组
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第三章(5)附录，不平衡数据credit的分析
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第三章（3）：pandas：数据框的定义
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第三章（7）：pandas中的函数：sort_index,apply,map
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第一章（16）：函数
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第三章（5）：dataframe中的列和行的赋值
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第五章(4)：线性回归的升级，再升级
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第一章（5）：python中的变量
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第三章(4)：随机森林和SVC的ROC曲线
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一夜之间破大防！2024硕博大量扩招，有研究生“情结”的人群请抓住这个机会|法硕考研
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英语四级死磕这个app
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第一章（9）：字符串
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第一章：(3).回归模型和随机森林的对比
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第三章（6）：算数运算和数据对齐
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第三章(1)：SVC基本原理简介
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第七章（2）：Pipeline()和GridSearchCV()配合使用
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第一章（6）：列表（上）
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第五章(2)：线性模型和决策树的对比
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第二章（3）：一维array数组
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第二章（7）：Matplotlib中的两种基本画图方式
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第一章（18）：异常的处理，以及zip函数
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用中文写python游戏脚本第四课: 自动强化武士刀