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大数据挖掘
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介绍
全部
ZM
T
全部任务
全部任务
5.4 模型调用及新样本预测
5.3 保存已训练的模型
5.2 模型性能评估
5.1 模型训练
4.3 数据整理及函数封装
4.2 特征选择实现
4.1 特征选择介绍
3.3 将离散数据转为数值数据
3.2 数据读取及基本情况探索
3.1 数据探索与处理介绍
2 目标分析
1 背景与目标
8 补充说明
7 新样本预测
6.3 集成学习实现-梯度提升树
6.2 集成学习介绍
6.1 网格搜索
1 背景与目标
2 目标分析
3.1 数据探索与处理介绍
3.2 数据读取及基本情况探索
3.3 将离散数据转为数值数据
4.1 特征选择介绍
4.2 特征选择实现
4.3 数据整理及函数封装
5.1 模型训练
5.2 模型性能评估
5.3 保存已训练的模型
5.4 模型调用及新样本预测
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6.2 集成学习介绍
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7 新样本预测
8 补充说明
配套资料下载
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授课教师
曾家豪
数据分析讲师
课程特色
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张老师
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