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作物与杂草区分系统
0人评价 (0)人学习
二、项目目标 基于农作物与杂草的图像
数据
实现农作物与杂草区分。项目技术目标如下。 (1)
数据
读取与探索。 (2) 图像预处理。
百货商场用户画像描绘与价值分析
0人评价 (2)人学习
一、课程简介 通过学习本案例,可掌握使用pandas模块对
数据
进行处理和matplotlib可视化分析的主要技能和应用,掌握模型构建和模型分析的主要方法,为后续相关课程学习及将来从事
数据
分析工作奠定基础
案例:航空公司客户价值分析(R语言实现)
0人评价 (105)人学习
一、课程简介 通过学习本案例,可掌握
数据
清洗、特征构建和
数据
标准化的主要方法,并且能构建模型实现客户分群,为后续相关课程学习及将来从事
数据
分析工作奠定基础。
案例:P2P信用贷款风险控制(R语言实现)
0人评价 (111)人学习
一、课程简介 通过学习本案例,可了解P2P信贷的概念,掌握
数据
抽取、
数据
探索、
数据
预处理与分析建模的主要方法和技能,为后续相关课程学习及将来从事
数据
分析工作奠定基础。
项目合作:PySpark项目案例开发
0人评价 (0)人学习
2.熟悉PySpark相关操作,包含但不限于多种
数据
源读取、行动算子和操作算子的使用、
数据
处理、模型构建与评估等。 3.熟悉Hive相关操作,包含但不限于
数据
存储、
数据
简单查询等。
项目合作:Spark项目案例开发
0人评价 (0)人学习
2.熟悉Spark相关操作,包含但不限于多种
数据
源读取、行动算子和操作算子的使用、
数据
处理、模型构建与评估等。
项目合作:Spark项目案例开发
0人评价 (0)人学习
2.熟悉Spark相关操作,包含但不限于多种
数据
源读取、行动算子和操作算子的使用、
数据
处理、模型构建与评估等。
语音识别中的HMM声学模型
0人评价 (2)人学习
对于音频信号,神经网络能够从原始
数据
中提取特征,一些基于神经网络模型被提出并且表现得比传统的机器学习模型效果更好 。 本案例的主要分析目标如下。
Python特征工程实战
0人评价 (45)人学习
一、课程简介 通过学习本课程,可掌握特征工程的概念、
数据
预处理、特征构建、特征选择、降维与特征转换、特征学习的主要方法和技能,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。
案例:运营商流失用户分析与预测
0人评价 (21)人学习
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。
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【图书】Python编程基础(第3版)
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