《Python特征工程实战》课程由浅及深，从介绍特征工程基础概念开始，采用具体案例数据讲解数据预处理、特征处理的方法，包括特征构建，特征选择，降维与特征转换，特征学习，再通过实践与理论相结合，最后以《表情识别

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。 课程以任务式为导向，全面介绍了《Python机器学习算法实现》及其知识的应用，是大数据与人工智能Python系列课程的核心课程。首先课程深入讲解了机器学习中的常用算法，内容包括机器学习绪论、模型评估与选择、回归分析、决策树、神经网络、KNN、朴素贝叶斯、聚类分析、支持向量机算法的Python实现，详细阐述了每种算法解决问题时的思路，最后介绍了算法的相关任务的具体操作。   二、建议前置课程 Python编程基础 Python数据分析与应用 三、配套教材       关于课程的相关教材，可以点击注册登录云教材，进行搜索下载你所需的教材相关的PPT、教案、教学进度表等资源包，丰富你的课堂体验。

一、课程简介       通过学习本课程，可掌握Python在静态网页、动态网页、需要登录后才能访问的网页、PC客户端、APP中爬取数据的主要方法和技能，并为后续相关课程学习及将来从事数据分析挖掘研究、数据分析工作奠定基础。 本课程以任务为导向，详细陈述了不同网页的爬取，以及最流行爬虫框架的使用，将理论与实践相结合，内容包括Python爬虫环境与爬虫简介、网页前端基础、简单静态网页爬取、常规动态网页爬取、模拟登录、终端协议分析、Scrapy爬虫。   二、建议前置课程 Python编程基础 Python数据分析与应用   三、配套教材       关于课程的相关教材，可以点击注册登录云教材，进行搜索下载你所需的教材相关的PPT、教案、教学进度表等资源包，丰富你的课堂体验。

一、课程简介       通过学习本案例，可掌握pyplot图形绘制、缺失值处理、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。

一、课程简介       通过学习本案例，可掌握数据去重、缺失值和异常值处理的主要方法、掌握数据特征分析、模型构建与求解的主要方法和技能，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。

❀❀❀本项目正在开发中❀❀❀ 开发单位：广东东软学院   ▣ 工作内容 1.基于提供的案例资源开发需求，使用YOLO族网络结构实现高效的目标检测任务，确保模型在多种场景下具有高准确率和实时性。