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案例:生活大实惠:O2O优惠劵使用预测
0人评价 (88)人学习
一、课程简介 通过
学习
本案例,可掌握特征构建的主要方法,熟悉使用pandas模块处理样本数据的基本方法,掌握预测模型的构建、训练和评估方法,为后续相关课程
学习
及将来从事数据分析工作奠定基础
数据分析案例:电子商务网站用户行为分析及服务推荐
0人评价 (291)人学习
一、课程简介 通过
学习
本案例,可掌握类型统计、正则匹配、字符串数据处理和推荐模型构建的主要方法和技能,并为后续相关课程
学习
及将来从事数据分析工作奠定基础。
项目实操:手写数字图片数据处理及识别
0人评价 (3)人学习
许多
机器
学习
和模式识别领域的新理论和算法都是先用手写数字识别进行检验,验证理论的有效性,然后才应用到更复杂的领域当中。
项目实操:物流公司订单装运类型预测分析
0人评价 (2)人学习
二、项目目标 1.本项目希望利用所给数据结合
机器
学习
等相关技术,选用合适的模型,训练出一个能够有效预测出订单装运类型的模型。
工作室项目:Python基于小麦籽粒几何形状实现小麦品种分类
0人评价 (1)人学习
3.核心技术 (1)Python数据分析 (2)Python数据可视化 (3)Python
机器
学习
Hadoop电影用户性别预测
0人评价 (3)人学习
三、建议前置课程 Hadoop大数据基础(Hadoop3) Python
机器
学习
实战
工作室项目:Python实现LED灯的色彩和均匀性检测
0人评价 (1)人学习
3.核心技术 (1)Python数据分析与应用 (2)Python
机器
学习
实战 (3)TensorFlow2深度
学习
实战 (4)计算机视觉实战
P2P信贷结果预测(Python)
0人评价 (7)人学习
一、课程简介 通过
学习
本案例,可了解P2P信贷的概念,掌握数据抽取、数据探索、数据预处理与分析建模的主要方法和技能,为后续相关课程
学习
及将来从事数据分析工作奠定基础。
案例:客户购买品牌预测
0人评价 (9)人学习
一、课程简介 通过
学习
本案例,可掌握数据变换、数据集成和类不平衡处理等主要方法和技能,掌握模型的构建方法并能够对模型进行优化,为后续相关课程
学习
及将来从事数据分析工作奠定基础。
百货商场用户画像描绘与价值分析
0人评价 (2)人学习
一、课程简介 通过
学习
本案例,可掌握使用pandas模块对数据进行处理和matplotlib可视化分析的主要技能和应用,掌握模型构建和模型分析的主要方法,为后续相关课程
学习
及将来从事数据分析工作奠定基础
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张老师
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