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使用回归算法进行预测（下）
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      [1] 科学计算库Numpy（上）
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      科学计算库Numpy（上）
      [2] 科学计算库Numpy（下）
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      [3] Numpy基础结构（上）
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      [4] Numpy基础结构（下）
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      [5] Numpy矩阵基础
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      [6] Numpy常用函数（上）
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      [7] Numpy常用函数（下）
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      Numpy常用函数（下）
      [8] 矩阵常用操作（上）
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      矩阵常用操作（上）
      [9] 矩阵常用操作（下）
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      矩阵常用操作（下）
      [10] 不同复制操作对比（上）
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      不同复制操作对比（上）
      [11] 不同复制操作对比（下）
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      不同复制操作对比（下）
      [12] Pandas数据读取（上）
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      [13] Pandas数据读取（下）
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      [14] Pandas索引与计算（上）
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      [15] Pandas索引与计算（下）
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      [16] Pandas数据预处理实例（上）
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      Pandas数据预处理实例（上）
      [17] Pandas数据预处理实例（下）
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      Pandas数据预处理实例（下）
      [18] Pandas常用预处理方法（上）
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      Pandas常用预处理方法（上）
      [19] Pandas常用预处理方法（下）
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      Pandas常用预处理方法（下）
      [20] Pandas自定义函数
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      Pandas自定义函数
      [21] Series结构（上）
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      Series结构（上）
      [22] Series结构（下）
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      Series结构（下）
      [23] 折线图绘制
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      折线图绘制
      [24] 子图操作（上）
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      子图操作（上）
      [25] 子图操作（下）
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      子图操作（下）
      [26] 条形图与散点图（上）
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      条形图与散点图（上）
      [27] 条形图与散点图（下）
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      条形图与散点图（下）
      [28] 柱形图与盒图（上）
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      柱形图与盒图（上）
      [29] 柱形图与盒图（下）
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      柱形图与盒图（下）
      [30] 细节设置
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      细节设置
      [31] Seaborn简介
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      Seaborn简介
      [32] 整体布局风格设置
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      整体布局风格设置
      [33] 风格细节设置
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      风格细节设置
      [34] 介绍调色板（上）
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      介绍调色板（上）
      [35] 介绍调色板（下）
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      介绍调色板（下）
      [36] 调色板颜色设置
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      调色板颜色设置
      [37] 单变量分析绘图
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      单变量分析绘图
      [38] 回归分析绘图
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      回归分析绘图
      [39] 多变量分析绘图（上）
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      多变量分析绘图（上）
      [40] 多变量分析绘图（下）
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      多变量分析绘图（下）
      [41] 分类属性绘图
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      分类属性绘图
      [42] Facetgrid使用方法
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      Facetgrid使用方法
      [43] Facetgrid绘制多变量
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      Facetgrid绘制多变量
      [44] 热度图绘制（上）
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      热度图绘制（上）
      [45] 热度图绘制（下）
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      热度图绘制（下）
      [46] 线性回归算法概述（上）
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      线性回归算法概述（上）
      [47] 线性回归算法概述（下）
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      [48] 误差项分析（上）
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      误差项分析（上）
      [49] 误差项分析（下）
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      误差项分析（下）
      [50] 似然函数求解
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      似然函数求解
      [51] 目标函数推导
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      目标函数推导
      [52] 线性回归求解（上）
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      线性回归求解（上）
      [53] 线性回归求解（下）
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      线性回归求解（下）
      [54] 梯度下降原理（上）
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      梯度下降原理（上）
      [55] 梯度下降原理（下）
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      梯度下降原理（下）
      [56] 梯度下降方法对比
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      梯度下降方法对比
      [57] 学习率对结果的影响
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      学习率对结果的影响
      [58] 逻辑回归算法原理推导（上）
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      逻辑回归算法原理推导（上）
      [59] 逻辑回归算法原理推导（下）
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      逻辑回归算法原理推导（下）
      [60] 逻辑回归求解（上）
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      逻辑回归求解（上）
      [61] 逻辑回归求解（下）
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      逻辑回归求解（下）
      [62] Python实现逻辑回归任务概述
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      Python实现逻辑回归任务概述
      [63] 完成梯度下降模块（上）
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      完成梯度下降模块（上）
      [64] 完成梯度下降模块（下）
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      完成梯度下降模块（下）
      [65] 停止策略与梯度下降案例（上）
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      停止策略与梯度下降案例（上）
      [66] 停止策略与梯度下降案例（下）
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      停止策略与梯度下降案例（下）
      [67] 实验对比效果（上）
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      实验对比效果（上）
      [68] 实验对比效果（下）
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      实验对比效果（下）
      [69] 案例背景和目标
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      案例背景和目标
      [70] 样本不均衡解决方案（上）
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      样本不均衡解决方案（上）
      [71] 样本不均衡解决方案（下）
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      样本不均衡解决方案（下）
      [72] 下采样策略
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      下采样策略
      [73] 交叉验证（上）
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      交叉验证（上）
      [74] 交叉验证（下）
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      交叉验证（下）
      [75] 模型评估方法（上）
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      模型评估方法（上）
      [76] 模型评估方法（下）
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      模型评估方法（下）
      [77] 正则化惩罚
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      正则化惩罚
      [78] 逻辑回归模型
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      逻辑回归模型
      [79] 混淆矩阵
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      混淆矩阵
      [80] 逻辑回归阈值对结果的影响
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      逻辑回归阈值对结果的影响
      [81] SMOTE样本生成策略（上）
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      SMOTE样本生成策略（上）
      [82] SMOTE样本生成策略（下）
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      SMOTE样本生成策略（下）
      [83] 决策树原理概述（上）
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      决策树原理概述（上）
      [84] 决策树原理概述（下）
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      决策树原理概述（下）
      [85] 衡量标准-熵（上）
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      衡量标准-熵（上）
      [86] 衡量标准-熵（下）
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      衡量标准-熵（下）
      [87] 决策树构造实例（上）
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      决策树构造实例（上）
      [88] 决策树构造实例（下）
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      决策树构造实例（下）
      [89] 信息增益率
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      信息增益率
      [90] 决策树剪枝策略（上）
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      决策树剪枝策略（上）
      [91] 决策树剪枝策略（下）
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      决策树剪枝策略（下）
      [92] 决策树复习
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      决策树复习
      [93] 决策树涉及参数（上）
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      决策树涉及参数（上）
      [94] 决策树涉及参数（下）
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      决策树涉及参数（下）
      [95] 树可视化与sklearn库简介（上...
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      树可视化与sklearn库简介（上）
      [96] 树可视化与sklearn库简介（下...
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      树可视化与sklearn库简介（下）
      [97] sklearn参数选择（上）
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      [98] sklearn参数选择（下）
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      sklearn参数选择（下）
      [99] 集成算法-随机森林（上）
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      集成算法-随机森林（上）
      [100] 集成算法-随机森林（下）
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      [101] 特征重要性衡量（上）
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      特征重要性衡量（上）
      [102] 特征重要性衡量（下）
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      特征重要性衡量（下）
      [103] 提升模型（上）
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      提升模型（上）
      [104] 提升模型（下）
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      提升模型（下）
      [105] 堆叠模型
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      堆叠模型
      [106] 船员数据分析（上）
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      船员数据分析（上）
      [107] 船员数据分析（下）
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      船员数据分析（下）
      [108] 数据预处理（上）
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      数据预处理（上）
      [109] 数据预处理（下）
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      数据预处理（下）
      [110] 使用回归算法进行预测（上）
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      使用回归算法进行预测（上）
      [111] 使用回归算法进行预测（下）
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      使用回归算法进行预测（下）
      [112] 使用随机森林改进模型（上）
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      使用随机森林改进模型（上）
      [113] 使用随机森林改进模型（下）
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      使用随机森林改进模型（下）
      [114] 随机森林特征重要性分析（上）
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      随机森林特征重要性分析（上）
      [115] 随机森林特征重要性分析（下）
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      随机森林特征重要性分析（下）
      [116] 贝叶斯算法概述
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      贝叶斯算法概述
      [117] 贝叶斯推导实例
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      贝叶斯推导实例
      [118] 贝叶斯拼写纠错实例（上）
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      贝叶斯拼写纠错实例（上）
      [119] 贝叶斯拼写纠错实例（下）
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      贝叶斯拼写纠错实例（下）
      [120] 垃圾邮件过滤实例（上）
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      垃圾邮件过滤实例（上）
      [121] 垃圾邮件过滤实例（下）
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      垃圾邮件过滤实例（下）
      [122] 贝叶斯实现拼写检查器（上）
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      贝叶斯实现拼写检查器（上）
      [123] 贝叶斯实现拼写检查器（下）
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      贝叶斯实现拼写检查器（下）
      [124] 文本分析与关键词提取（上）
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      文本分析与关键词提取（上）
      [125] 文本分析与关键词提取（下）
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      文本分析与关键词提取（下）
      [126] 相似度计算（上）
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      相似度计算（上）
      [127] 相似度计算（下）
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      相似度计算（下）
      [128] 新闻数据与任务简介（上）
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      [129] 新闻数据与任务简介（下）
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      [130] TF-IDF关键词提取（上）
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      TF-IDF关键词提取（上）
      [131] TF-IDF关键词提取（下）
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      [132] LDA建模
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      [133] 基于贝叶斯算法进行新闻分类（上）
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      基于贝叶斯算法进行新闻分类（上）
      [134] 基于贝叶斯算法进行新闻分类（下）
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      基于贝叶斯算法进行新闻分类（下）
      [135] 支持向量机要解决的问题（上）
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      [137] 距离与数据的定义（上）
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      [138] 距离与数据的定义（下）
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      距离与数据的定义（下）
      [139] 目标函数
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      目标函数
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      [142] SVM求解实例（上）
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      [144] 支持向量的作用（上）
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      [145] 支持向量的作用（下）
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      [146] 软间隔问题
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      [149] sklearn求解支持向量机（上）
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      [151] SVM参数选择（上）
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