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python數(shù)據(jù)分析系列視頻課程--學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)挖掘演講人202x-11-1101.02.03.04.目錄第1章python機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)挖掘概述第2章數(shù)據(jù)的預(yù)處理第3章特征選擇與信息濃縮第4章回歸類模型的訓(xùn)練01第1章python機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)挖掘概述1-1如何用python做機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)挖掘？1-2課程內(nèi)容介紹1-3使用sklearn的樣本數(shù)據(jù)集1-4sklearn基本操作入門1-5本課程代碼課件及數(shù)據(jù)下載本課程代碼課件及數(shù)據(jù)下載第1章python機(jī)器學(xué)習(xí)/數(shù)據(jù)挖掘概述02第2章數(shù)據(jù)的預(yù)處理第2章數(shù)據(jù)的預(yù)處理2-5生成多項(xiàng)式特征e2-4缺失值的填充d2-1連續(xù)變量的標(biāo)準(zhǔn)化a2-2考慮異常分布的標(biāo)準(zhǔn)化b2-3分類變量的預(yù)處理c2-6自定義轉(zhuǎn)換器f03第3章特征選擇與信息濃縮第3章特征選擇與信息濃縮3-1特征篩選概述3-2基于簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行篩選3-3基于統(tǒng)計(jì)誤差進(jìn)行篩選3-4基于建模結(jié)果進(jìn)行篩選3-5數(shù)據(jù)降維與信息濃縮04第4章回歸類模型的訓(xùn)練第4章回歸類模型的訓(xùn)練4-1回歸類模型概述4-2回歸類模型的種類4-3線性

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