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项目前置知识学习
第54任务： 5.2.4 密度聚类实现
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任务列表
第1任务： 1.1 数据挖掘发展史
第2任务： 1.2 数据挖掘的基本任务
第3任务： 1.3 数据挖掘的通用流程
第4任务： 1.4 常用数据挖掘建模工具
第5任务： 1.5 Python数据挖掘的环境配置
第6任务： 2.1.1 基本运算
第7任务： 2.1.2 判断与循环
第8任务： 2.1.3 函数式编程
第9任务： 2.1.4 列表或元组
第10任务： 2.1.5 字典
第11任务： 2.1.6 集合
第12任务： 2.1.7 函数式编程
第13任务： 2.1.8 库的导入与添加
第14任务： 2.2~2.3 Python数据分析常用库和数据挖掘建模常用库与框架
第15任务： 3.1.1 一致性校验
第16任务： 3.1.2 缺失值校验
第17任务： 3.1.3 异常值校验-简单统计量分析
第18任务： 3.1.4 异常值校验-IQR准则和3西塔原则
第19任务： 3.1.5 异常值校验-箱型图分析
第20任务： 3.2.1 集中趋势度量
第21任务： 3.2.2 离中趋势度量
第22任务： 3.2.3 定量数据分布分析
第23任务： 3.2.4 定性数据分布分析
第24任务： 3.2.5 对比分析
第25任务： 3.2.6 周期分析
第26任务： 3.2.7 贡献度分析
第27任务： 3.2.8 相关性分析
第28任务： 4.1.1 数据清洗-记录重复
第29任务： 4.1.2 数据清洗-属性内容重复
第30任务： 4.1.3 数据清洗- 缺失值处理&异常值处理
第31任务： 4.2.1 数据标准化
第32任务： 4.2.2 数据离散化-等宽法
第33任务： 4.2.3 数据离散化-等频法
第34任务： 4.2.4 数据离散化-聚类法
第35任务： 4.2.5 独热编码
第36任务： 4.3.1 堆叠合并
第37任务： 4.3.2 主键合并
第38任务： 4.3.3 重叠合并
第39任务： 4.3.4 分组聚合-groupby方法
第40任务： 4.3.5 分组聚合-agg方法
第41任务： 4.3.6 分组聚合-apply和transform方法
第42任务： 5.1.1 构建线性回归模型
第43任务： 5.1.2 构建逻辑回归模型
第44任务： 5.1.3 构建决策树模型
第45任务： 5.1.4 构建KNN模型
第46任务： 5.1.5 构建非线性支持向量机
第47任务： 5.1.6 神经网络原理
第48任务： 5.1.7 构建神经网络模型
第49任务： 5.1.8 集成算法原理
第50任务： 5.1.9 集成算法代码实现
第51任务： 5.2.1 Kmeans聚类算法原理
第52任务： 5.2.2 kmeans聚类算法实现
第53任务： 5.2.3 密度聚类算法原理
第54任务： 5.2.4 密度聚类实现
第55任务： 5.2.5 层次聚类
第56任务： 5.2.6 层次聚类模型实现
第57任务： 1.1 Python数据可视化概述
第58任务： 1.2 Matplotlib绘图库介绍
第59任务： 1.3 Matplotlib散点图绘制
第60任务： 1.4 Matplotlib绘制折线图
第61任务： 1.5 Matplotlib绘制柱状图
第62任务： 1.6 Matplotlib绘制饼图
第64任务： 2.1 Matplotlib例子的背景介绍
第65任务： 2.2 Matplotlib例子：预处理
第66任务： 2.3 Matplotlib例子：销售额随时间变化的可视化
第67任务： 2.4 Matplotlib例子：星期与销售额关系
第68任务： 2.5 Matplotlib例子：时间销售额与订单量的关系分析
第69任务： 3.1 Pyecharts简介与绘图逻辑说明
第70任务： 3.2 Pyecharts绘制散点图
第71任务： 3.3 Pyecharts绘制线图
第72任务： 3.4 Pyecharts绘制饼图
第73任务： 3.5 Pyecharts绘制柱状图
第74任务： 3.6 Pyecharts图形组合
第75任务： 4.1 Pyecharts地理图表介绍
第76任务： 4.2 Pyecharts绘制地理散点图
第77任务： 4.3 Pyecharts绘制地理迁徙图
第78任务： 项目前置知识学习配套资料.zip
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张老师
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