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机器学习原理与实战

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‖ 课程简介本课程是图书《机器学习原理与实战》的配套学习视频，是大数据技术、人工智能技术应用、软件技术等专业的专业基础课。

数据采集与处理实战：某品牌手机的京东评论数据采集与分析

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二、技术点 requests；web开发者工具；pandas数据处理；pyplot绘图。

案例：天猫用户重复购买预测

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二、技术点 pyplot绘图；特征工程；GDBT算法；LightGBM。

【进行中】项目合作：智慧政务项目开发

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❀❀❀本项目正在开发中❀❀❀ 开发单位：广州软件学院 ▣ 工作内容 1.基于提供的案例资源开发需求，使用Python爬虫框架（如Scrapy、BeautifulSoup）分析网站结构，采用多线程技术爬取网页中的指定内容

数据分析案例：电子商务网站用户行为分析及服务推荐

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二、技术点类型统计；正则匹配；字符串数据处理；基于物品的协同过滤算法。

案例：客户购买品牌预测

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二、技术点特征工程；类平衡处理；模型的选择。三、建议前置课程 Python编程基础 Python数据分析与应用 Python数据可视化 Python机器学习实战

百货商场用户画像描绘与价值分析

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二、技术点 pandas数据处理；pyplot绘图；用户画像构建；RFMH会员价值识别模型；K-Means聚类算法。

案例：基于深度神经网络的电商网站智能客服应用

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二、技术点 TF-IDF、杰卡德相似度、余弦相似度、词向量、Siamese LSTM、随机森林。

疫情期间湘鄂省区物流数据分析

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二、技术点数据合并；数据插补；pyplot绘图。三、建议前置课程 Python编程基础 Python数据分析与应用 Python数据可视化

案例：运营商流失用户分析与预测

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二、技术点数据清洗；特征选择；逻辑回归；决策树；随机森林。三、建议前置课程 Python编程基础 Python数据分析与应用 Python机器学习实战

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