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【师傅带练】中文地址要素实体识别

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项目实操：运营商用户流失预测

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构建模型，用以预测用户是否会流失。三、实现工具 Python3：NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn等。

【图书】Spark大数据技术与应用

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‖ 教材特色本书属于“十四五”职业教育国家规划教材，是校企合作共同开发的大数据技术精品系列教材，也是岗课赛证融通新形态特色教材。

信用贷款风险控制（大数据挖掘建模平台）

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课程介绍了基于GBM算法的用户还款概率预测分析，其中包括数据准备、数据清洗、特征构建、模型构建等内容，为TipDM大数据挖掘建模平台的用户提供学习案例。

项目实操：人力资源分析预测

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通过分析学员的个人信息，研究影响学员决策的因素，并构建模型预测学员寻找新工作或留下来为公司工作的概率。

项目实操：乳腺癌数据分析与自动诊断

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本案例将针对乳腺癌患者数据展开分析，应用大数据技术探索分析影响乳腺癌发病的因素并建立模型实现对乳腺癌的自动诊断。

广告流量作弊识别

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（1）建立互联网虚假流量识别模型，精准识别虚假作弊流量记录。二、技术点 Hive、Spark MLlib、决策树、随机森林。

实战案例：动态人脸智能识别（TensorFlow2)

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（2）理解卷积神经网络各个结构的作用，构建一个人脸识别模型。二、技术点图像切割；特征信息；特征信息。三、建议前置课程 TensorFlow2深度学习实战

基于FaceNet的人脸智能识别

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（2）理解卷积神经网络各个结构的作用，构建一个人脸识别模型。二、技术点图像切割；特征信息；特征信息。三、建议前置课程 TensorFlow2深度学习实战

项目实操：餐饮大数据智能推荐

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W 餐饮平台的技术部门决定根据近期用户对菜品的评分历史数据，建立菜品推荐模型，向用户们提供菜品推荐。 2.

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GPT助手

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