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第二章 numpy数组计算基础-1.创建数组对象
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第二章 numpy数组计算基础-3.NumPy 矩阵与通用函数
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第二章 numpy数组计算基础-4.利用 NumPy 进行统计分析
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第一章python数据分析概述
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第4章 数据预测建模：近邻分析-1.k-近邻法与加权k-近邻法原理
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5.2 清洗数据
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第二章 numpy数组计算基础-2.通过索引访问数组、改变数组形状
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第四章 pandas统计分析基础-5.创建透视表与交叉表
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0.数据分析与应用 课程导读
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2.3NumPy数据计算基础
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第五章 使用pandas进行数据预处理-2.清洗数据
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第四章 pandas统计分析基础-4.使用分组聚合进行组内计算
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第6章 数据预测建模：集成学习-1.集成学习框架
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最新版NumPy和Pandas全套教程 一周带你刷完
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第9章 特征选择：1.过滤式策略下的特征选择（低方差、高相关过滤法）
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第5章 使用pandas进行数据预处理-1.合并数据
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第二章、一元线性回归（中下）-回归方程的显著性检验 及残差分析
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《SPSS统计分析方法及应用》第3章(3.6-4.7)-第4章(4.1-4.3)
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5.3 标准化数据
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第9章 特征选择：3.过滤式策略-Python实践课
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【2024年数据分析】10小时学会数据分析、挖掘、清洗、可视化从入门到项目实战（完整版）学会可做项目
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第三章、多元线性回归-3.1-3.2模型形式及参数估计1
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第四章 pandas统计分析基础-2.DataFrame的常用操作2(自定义函数)
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第四章 pandas统计分析基础-2.DataFrame的常用操作1.mp4
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第9章 特征选择：2.包裹式、嵌入式策略下的特征选择（递归式特征剔除、岭回归、lasso回归）
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3.1了解绘图基础语法与常用参数
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《SPSS统计分析方法及应用》第4章--基本统计分析-4.3
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Pandas数据分析（从入门到实战）
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数据分析只需3小时从入门到进阶（up亲身实践）
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7.2 使用K-Means算法进行客户分群
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第2章 数据预测中的相关问题-1.数据预测与预测建模.mp4
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《SPSS统计分析方法及应用》第2章-第3章(3,1-3,5)
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2024最新-人工智能基础-机器学习入门全套教程：Python机器学习算法基础入门。|Numpy|人工智能入门|线性回归|梯度下降|逻辑回归|决策树算法|聚类算
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《SPSS统计分析方法及应用》第16章--SPSS时间序列分析(直播版)（16.7（四））
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1.python入门简介及Jupyter编辑器初识
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6.3 构建并评价分类模型
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第5章 数据预测建模： 决策树-3.python实践.mp4
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5.1 合并数据