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一、课程简介通过学习本课程，可掌握不同机器学习算法的应用场景，算法理论基础，编程实现、模型评价体系等，为后续课程的学习及从事数据挖掘的开发和项目业务奠定基础。

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全书共有10个章节，包含了数据分析的概念等相关知识，Pyhton数据分析的常用库及其应用，涵盖NumPy数值计算、pandas统计分析、使用pandas进行数据预处理、使用scikit-learn构建模型

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仅为新疆农业大学数学与应用数学专业线上毕业实习使用

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（1) 熟悉机器学习中数据处理、数据建模的流程;掌握机器学习的基本概念；（2）掌握Scikit-learn库的使用,能够基于Python语言和Scikit-learn库实现机器学习的实际应用

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尤其是互联网的大量应用，人们在互联网的浏览行为愈发频繁，加上人们在网上的购买行为日益增多，电子商务这一行业也顺势高速发展。

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推荐系统在互联网和传统行业中都有着大量的应用。

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涉及的知识点简要精到，实践操作性强，能有效指导学生对MySQL大数据技术的学习理解及应用。

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加快实施国家大数据战略，推动大数据产业健康快速发展，针对高职“大数据技术与应用”专业建设和发展的需求，通过引入大数据各个环节的实际应用场景，全面考察高职学生大数据技术基础、软件开发相关技术、Hadoop