京东 11.11 红包
第一章（17）：类
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第一章（9）：字符串
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第一章（8）：元组
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第一章：(3).回归模型和随机森林的对比
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第一章（14）：循环（下）
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第一章（7）：列表（下）
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第一章（12）：分支结构
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第一章：(2).数量预测之随机森林
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第一章（6）：列表（上）
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第一章（11）：字典
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第一章（18）：异常的处理，以及zip函数
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第一章（16）：函数
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第一章：(1)数量预测之线性回归
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第二章：(2).分类预测案例
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第二章（10）：三维图像的画法
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第三章(1)：SVC基本原理简介
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第一章（4）：python的学习方法，我们用的教材
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第三章(2)：不平衡数据简介
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第二章（3）：一维array数组
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第三章（3）：pandas：数据框的定义
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第一章（3）：notebook环境的基本操作
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第六章（3）：数据合并函数merge（）
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第一章（10）：集合
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第三章（5）：dataframe中的列和行的赋值
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第四章(1)：特征X的预处理
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第三章(5)附录，不平衡数据credit的分析
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第四章(2)：SVC模型的特征必须作预处理
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第二章（7）：Matplotlib中的两种基本画图方式
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第三章(3)：ROC曲线
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第二章（9）：在一个大框内画两个子图
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第一章（1）：数据分析和数据挖掘介绍
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第二章：(1).分类变量的0-1编码
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第五章(2)：线性模型和决策树的对比
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第三章（1）：序列Series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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第六章（2）：分类数据的交叉验证的注意事项
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第一章（5）：python中的变量
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第七章（1）：算法链Pipeline()
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第六章（4）：调参的python实现
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第二章（4）：二维array数组