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大数据挖掘
基础
Python数据分析与应用
20
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Python数据分析与应用
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该课程属于
泰迪·广东财贸职业学院智能工作室【2024.06.20】
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介绍
全部任务
全部任务
1.1认识数据分析
1.2熟悉Python数据分析的...
1.3 安装anaconda与启...
1.4 掌握jupyter no...
2.1.1Numpy简介
2.1.2 数组创建及基础属性
2.1.3 初识数组的特点
2.1.4 创建常用数组
2.1.5 数组数据类型
2.1.6 生成随机数
2.1.7 一维数组的索引
2.1.8 逻辑型索引
2.1.9 多维数组的索引
2.1.10 求解距离矩阵
2.1.11 变化数组shape
2.2.1 Numpy矩阵介绍
2.2.2 Numpy通用函数介...
2.2.3 通用函数的广播机制
2.3.1 Numpy读写二进制...
2.3.2 Numpy读写txt...
2.3.3 利用Numpy对数据...
3.1.1 Matplotlib...
3.1.2 基础图形绘制
3.1.3 常用参数设置
3.2.1 绘制散点图
3.2.2 散点图参数设置
3.2.3 绘制折线图
3.2.4 绘制柱状图
3.2.5 绘制饼图
3.2.6 绘制箱线图
4.1 Pandas简介
4.2.1 Pandas读取文本...
4.2.2 存储数据框
4.2.3 Pandas读取ex...
4.2.4 将数据框存储为exc...
4.3.1 构建数据框
4.3.2 查看数据框的常用属性
4.3.3 按行列顺序访问数据框...
4.3.4 按行列名称访问数据框...
4.3.5 修改数据框中的元素
4.3.6 删除数据框中的元素
4.3.7 描述分析数据框中的元...
4.4.1 转换成时间类型数据
4.4.2 时间类型数据的常用操...
4.5.1 groupby分组操...
4.5.2 agg聚合操作
4.6.1 生成透视表
4.6.2 生成交叉表
5.1.1 表堆叠
5.1.2 主键合并
5.1.3 重叠合并
5.2.1 检测与处理重复值
5.2.2 检测与处理缺失值
5.2.3 检测与处理异常值
5.3 标准化数据
5.4.1 哑变量处理
5.4.2 离散化连续型数据
6.1.1Scikit-Lear...
6.1.2 获取及认识datas...
6.1.3 将数据集划分为训练集...
6.1.4 利用转化器进行数据转...
6.2 构建并评价聚类模型
6.3 构建并评价分类模型
6.4.1 构建回归模型
6.4.2 评价回归模型
课程配套数据、代码及PPT
排序：
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Python数据分析与应用-T
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Python编程基础-T
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人工智能案例：基于Seq2Seq注意力模型实现聊天机器人
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深度学习案例：利用循环神经网络（RNN）对路透社新闻进行分类
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授课教师
张敏
数据挖掘与人工智能金牌讲师
课程特色
视频(65)
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