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3.5Python_Plotnine 图表进阶（图表组成元素）
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3.3Python_Plotnine类别比较型图表
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3.1Python_Plotnine数据关系型图表
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1.2Jupyter的工作目录的设置
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2.5 Numpy基础
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2.4 Python基本语法
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3.4Python_Plotnine时间序列型图表
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3.2 SPSS数据类型的详细讲解
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2.6 Pandas基础
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数据科学的统计学习方法(Python篇)课程说明
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6.3 SPSS变量的选择，逐步回归
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5.2 SPSS_相关分析的基本原理及案例实操
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2.1 Python简介
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13.2 SPSS集成学习算法实践Bagging,Boosting及随机森林
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1.3 最详尽的conda镜像源管理的终极教程
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8.1 模型评估那些事：通俗讲解过拟合与欠拟合
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9.3 信息熵的通俗理解
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机器学习数学基础-微积分-微分与导数
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2.4 SPSS Modeler的实用小技巧
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大语言模型课程Lesson3-90分钟串讲Attention-Transformer-BERT-GPT
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6.2 从一元到多元，多元线性回归
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4.2 SPSS超强功能：非常有用的数据审核节点
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2.2Pycharm debug超详细教程，各种使用功能讲解
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二下数学北师大版-分有多长
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3.0Python_Plotnine数据可视化基础
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2.1 SPSS Modeler的基本概述
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2.3 Python的数据类型
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15.1 SPSS Modeler（大杀器）自动分类算法
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2.2 SPSS Modeler的下载与安装
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L2-2 大模型思维链Cot
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14.1 如何利用新数据进行模型预测
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1.1 数据挖掘入门课：数据挖掘那些事
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12.1：SPSS：啤酒+尿布？关联规则原理详解
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L2-3 大模型论文科研实用工具推荐
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2.2 Python的包管理工具
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6.1 SPSS_简单线性及案例实践
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4.1 详解描述性统计分析
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10.3：SPSS_BP神经网络详解
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8.2 详解训练集，测试集与交叉验证
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7.1 回归岂止那么简单，曲线回归
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13.1 大杀器：Bagging，Boosting，随机森林_集成学习算法原理