Python机器学习入门与实战

Python机器学习入门与实战

如果您没有数据分析基础,请关注日月光华的《Python数据分析从入门到机器学习》课程,在这门课程中详细介绍了Python机器学习所需的numpy、pandas、matplotlib等基础内容。点击下方图片直达课程页面。 ———————————————————————————— 本课程讲解使用Pyhton最著名的机器学习库Scikit-learn建立回归、聚类和分类模型的方法和技巧。通过本课程的学习,你会认识机器学习的概念,学习到如何预处理数据以及如何建立机器学习模型。 ———————————————————————————— 课程使用小麦数据集、德国信息卡欺诈数据集、日月光华的链家数据集等多个数据集做了实战演示。 特别是通过链家数据集这个典型而又相对较大的数据集,为大家演示了数据预处理的流程,并建立四个模型: 房产价格趋势回归模型 房产估价模型 房产异常价格预警模型 房产投资前景分类模型 这几个实例涵盖了数据预处理、模型建立、模型预测等等多方面的知识,值得大家仔细参考学习。 ————————————————————————————— 本课程使用的案例数据集在第 3 节附件下载。 答疑群:945186207

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