第六章（3）：数据合并函数merge（）
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第六章（4）：数据合并函数join（）
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第六章（2）：数据合并函数concat（）
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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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第三章(2)：不平衡数据简介
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第六章（3）：调参的理论
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第五章(5)：用岭回归分析boston数据
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第一章：(2).数量预测之随机森林
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第二章：(2).分类预测案例
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第六章（4）：调参的python实现
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第一章：(1)数量预测之线性回归
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第一章：(3).回归模型和随机森林的对比
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第六章（5）：调参的可视化
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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（2）：序列Series中的函数
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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(4)：随机森林和SVC的ROC曲线
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第三章(3)：ROC曲线
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第五章(3)：分箱，提高线性模型的预测效果
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第二章：(1).分类变量的0-1编码
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第七章（1）：算法链Pipeline()
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第五章（3）：将分类变量变为哑变量
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第三章(1)：SVC基本原理简介
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第二章（10）：三维图像的画法
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第七章（2）：Pipeline()和GridSearchCV()配合使用
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第二章（5）：二维数组的逻辑切片，二维数组拉直为一维数组
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第三章（5）：dataframe中的列和行的赋值
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