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Python数据分析与机器学习实战
|-23 时间序列实战
|-22 时间序列ARIMA模型
|-21 探索性数据分析-赛事数据集
|-20 项目实战-Xgboost调参实战
|-19 Xgboost提升算法
|-18 支持向量机SVM
|-17 降维算法-线性判别分析
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Python机器学习全流程项目实战精讲(2018版)
|-课时9:需求分析.rar-文件大小:271.53 MB
|-课时8:机器学习具体学习方法指导.rar-文件大小:223.34 MB
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2017最新唐宇迪 Python数据分析与机器学习实战视频教程
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【No804】人邮教育 - Python数据可视化
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