京东 11.11 红包
第五章(5)：用岭回归分析boston数据
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第三章(5)附录，不平衡数据credit的分析
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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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第五章（7）：特征工程处理时间序列
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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（3）：将分类变量变为哑变量
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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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第一章：(1)数量预测之线性回归
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第五章(1)：特征工程简介
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第三章(2)：不平衡数据简介
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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（3）：pandas：数据框的定义
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第六章（1）：数据合并函数append（）
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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：(2).数量预测之随机森林
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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(1)：SVC基本原理简介
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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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第二章：(2).分类预测案例
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第七章（1）：算法链Pipeline()
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第六章（4）：数据合并函数join（）
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2020年数学建模竞赛c题的数据整合
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第三章（4）：pandas的数据框的引用方式
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第三章(4)：随机森林和SVC的ROC曲线
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【全65集】我花3W买的2025高中生物张鹏系统班，通俗易懂，干货满满，学完秒变学霸，拿走不谢！！
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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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第一章（17）：类
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第一章（6）：列表（上）
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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）：数据分析和数据挖掘介绍
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第三章（1）：序列Series的定义
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第一章（15）：列表推导式（字典推导式等）
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第二章（10）：三维图像的画法
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第三章（7）：pandas中的函数：sort_index,apply,map
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CUDA与TensorRT部署实战课程
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第四章(1)：特征X的预处理
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第七章（2）：Pipeline()和GridSearchCV()配合使用
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第四章（1）：缺失值的处理
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第二章（3）：一维array数组