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本文作者: AI研习社 | 2020-03-20 10:24 |
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目录:
第一部分:数据挖掘与机器学习数学基础
第二部分:机器学习概述
第三部分:监督学习--分类与回归
第四部分:非监督学习--聚类与关联分析
第五部分:Python 数据预处理
第六部分:数据结构与算法
第七部分:SQL 知识
第八部分:数据挖掘案列分析
案例一 A Journey through Titanic 597c770e
案例二 Analysis for airplane-crashes-since-1908
案例三 贷款预测问题
案例四 KNN 算法实现葡萄酒价格模型预测及交叉验证
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