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第一章(3):notebook环境的基本操作
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麦金尼编写的《使用Python进行数据分析》是最经典的数据分析教材,本专栏主要应用视频讲解的方式,讲授本书核心思想,并提供本教材的所有代码和代码点评。
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第一章(2):python编译环境的安装
第一章(14):循环(下)
第一章(1):数据分析和数据挖掘介绍
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第二章:(2).分类预测案例
第一章:(3).回归模型和随机森林的对比
第一章(16):函数
第二章(8):画图中的基本的参数
第五章(1):特征工程简介
第一章(8):元组
第六章(3):调参的理论
第三章(3):ROC曲线
第一章(9):字符串
第五章(3):将分类变量变为哑变量
第一章(18):异常的处理,以及zip函数
第三章(7):pandas中的函数:sort_index,apply,map
第三章(5):dataframe中的列和行的赋值
第六章(1):交叉验证
第一章(12):分支结构
第二章(10):三维图像的画法
第六章(5):调参的可视化
第三章(2):不平衡数据简介
第三章(5)附录,不平衡数据credit的分析
第一章(10):集合
第五章(2):将数值型变量变为分类型变量
第五章(3):分箱,提高线性模型的预测效果
第二章(4):二维array数组
第四章(2):删除重复值
第五章(7):特征工程处理时间序列
区分ie ei iu ui
第二章(3):一维array数组
第一章:(1)数量预测之线性回归
【华南师范大学】逻辑学(全38讲)陈晓平
面试这么说,基本都会凉凉!
第三章(2):序列Series中的函数
第三章(1):SVC基本原理简介
第二章(1):新模块的学习方法
第七章(2):Pipeline()和GridSearchCV()配合使用
第二章(5):二维数组的逻辑切片,二维数组拉直为一维数组
第一章(11):字典