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| 本文作者： AI研習社 | 2020-03-20 10:24 |
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目錄：
第一部分：數據挖掘與機器學習數學基礎
第二部分：機器學習概述
第三部分：監督學習--分類與回歸
第四部分：非監督學習--聚類與關聯分析
第五部分：Python 數據預處理
第六部分：數據結構與算法
第七部分：SQL 知識
第八部分：數據挖掘案列分析
案例一 A Journey through Titanic 597c770e
案例二 Analysis for airplane-crashes-since-1908
案例三 貸款預測問題
案例四 KNN 算法實現葡萄酒價格模型預測及交叉驗證
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