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机器学习从入门到精通
0人评价 (1)人学习
课程掌握知识点: (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
计算机程序设计员基础知识
0人评价 (1)人学习
Java编程基础
0人评价 (56)人学习
课程面向基础学员,学员可以零基础或拥有部分C
语言
基础都可以。
网页静态技术—CSS
0人评价 (0)人学习
CSS,全称层叠样式表(Cascading Style Sheets),是一种用于描述HTML或XML(包括如SVG、MathML等衍生技术)文档样式的计算机
语言
。
工作室项目:PySpark影院复工数据分析
0人评价 (0)人学习
2.项目目标 本项目旨在利用大数据计算框架Spark和编程
语言
Python,对全国影院复工数据进行分析,通过分析影院的复工情况、复工趋势和全国、各省总票房数据变化,以及电影累计票房,根据分析结果
大模型prompt工程
0人评价 (1)人学习
大模型概述 在开篇,我们将深入研究大模型的概念,揭示它们的工作原理以及它们在自然
语言
处理和图像处理中的关键作用。
招聘网站数据采集与人才需求分析
0人评价 (1)人学习
通过学习本案例,可掌握数据采集、XPath查询
语言
、字符串处理、数据可视化、数据合并、词云绘制的主要方法和技能,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。
公众健康问句分类
0人评价 (6)人学习
三、建议前置课程 TensorFlow2深度学习实战 自然
语言
处理
工作室项目:Spark家用电器和电子产品线上购买数据分析
0人评价 (0)人学习
3.核心技术 (1)Scala编程
语言
(2)大数据计算框架Spark (3)结构化数据处理工具Spark SQL
【图书】Python数据挖掘:入门、进阶与实用案例分析
0人评价 (9)人学习
‖ 教材特色 本书基于“泰迪杯”竞赛中经典赛题,由浅入深的讲解数据挖掘的使用方法,进一步的带领读者如身临其境般的了解各个领域的业务知识,进而最终达成将数据挖掘、Python
语言
技术和行业知识三者进行了有机融入
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