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! X; T i7 |+ j
- 【课程介绍】 9 {- q2 s0 ], G6 y
) e, Q+ Q" F: ?课程风格通俗易懂,真实案例实战。精心挑选真实的数据集为案例,通过python数据科学库numpy,pandas,matplot结合机器学习库scikit-learn完成一些列的机器学习案例。课程以实战为基础,所有课时都结合代码演示如何使用这些python库来完成一个真实的数据案例。算法与项目相结合,选择经典kaggle项目,从数据预处理开始一步步代码实战带大家快速入门机器学习。【课程目标】 8 ]( s+ a) k& u
% F9 y, ]3 f% |) z! `课程目标:零基础快速掌握python数据分析与机器学习算法实战,快速入门python最流行的数据分析库numpy,pandas,matplotlib。对于繁琐的机器学习算法,先从原理上进行推导,以算法流程为主结合实际案例完成算法代码,使用scikit-learn机器学习库完成快速建立模型,评估以及预测。结合经典kaggle案例,从数据预处理开始一步步完成整个项目,使大家对如何应用python库完成实际的项目有完整的经验与概念。
& _) @) L0 i+ R" `+ t+ j6 I
" C4 P' P6 a2 O' j( I8 u8 u0 p; H7 S G+ M; _
目录' w7 ]7 M8 G. b& `* @/ I7 F, V; A- w0 Q3 g
8 |4 R. w ]5 @. R% `8 T章节1: Python科学计算库-Numpy4 f1 `# o! \; l# i v7 r* L$ y* X5 P# T0 H* {8 W7 L
7 ? ?: B" ~; X 课时1课程介绍(主题与大纲) 10:46 z o3 m" G. m5 Y
: X5 ]9 D( i I: A/ h# q; ~ 课时2机器学习概述 10:04
& s9 a- p, \7 M. b 课时3使用Anaconda安装python环境(Python新手先看这个) 13:10% e& d) I) t& `, z! }* R$ w. \4 s, D; y7 b' ~3 u9 [. x
0 {* W! O! b8 z* F& c 课时4课程数据,代码,PPT(在参考资料界面)' ?% E% L- U' Q U8 L0 ^, C: G% d" G/ A8 f6 b, |9 W, t
4 h# k4 `, D. [0 ?, p {* k 课时5科学计算库Numpy 10:32* V. o3 ~, R% a- X* s$ _6 O; H+ F H( p3 Q& P
课时6Numpy基础结构 10:41. g0 z8 E- S. {& Q: u' u `3 I& V/ r' {
课时7Numpy矩阵基础 05:55; d' \2 d! I- J1 ~- Q0 c9 e
$ a; p4 `( o0 P8 S. W: x 课时8Numpy常用函数 12:02 {& q+ o: G+ w" j, ~) e p
3 x3 C. |' s! E 课时9矩阵常用操作 10:18" v& o8 d9 y# R. ]1 G j
+ n+ _8 a6 K/ Q+ U3 J 课时10不同复制操作对比 10:49( \* a5 J+ H' l9 C) d2 p- J) z: E! S( j1 z/ z! ]
9 e) a0 k1 Y- a% e" h/ h) g7 J5 E( b9 V0 U: o! K% `% b4 N
章节2: python数据分析处理库-Pandas+ P, h+ p% Y k" ^: i
( X: P0 n: i2 k" |) u/ t, L 课时11Pandas数据读取 11:50) D. O) L1 p8 h7 t' t4 Q/ W' l: ?+ v C% c1 ?) n% O. H
课时12Pandas索引与计算 10:26: O3 K R5 M8 G: B1 b
# L* b9 S" \0 ]' F) O 课时13Pandas数据预处理实例 13:01
`' \& F; H0 D3 a) J* K 课时14Pandas常用预处理方法 11:11; m! Y W7 Z+ o4 Q
课时15Pandas自定义函数 07:44: s- ` z6 k5 c& L6 P8 ]5 z z8 {6 p! N9 K8 _% H6 [- z! {' v/ s( o% ?
课时16Series结构 12:29- r- p+ C9 u9 v& Q5 B6 Y$ K5 Q
4 c+ S5 \ k2 S i# ]% Y1 `; P' B0 y0 I2 v; ^7 M4 f* t1 Q! Z) S5 m) C: I
章节3: Python数据可视化库-Matplotlib+ X% U) N, H! s" o, Y$ B T* [- v" n4 v3 x
课时17折线图绘制 08:25% \% ^1 W: i; o
课时18子图操作 14:05 [0 O" [# {& ?0 j( w" m+ M- t* c% t* H6 p! b8 ]- ^, d& @
$ J6 v. F! m3 ~8 ?# c. p/ \" M( N 课时19条形图与散点图 10:128 ~2 V- v' i5 t0 [8 J2 f0 D( N
课时20柱形图与盒图 10:176 Z w9 T, y/ _5 k. ?+ C1 c7 K# [9 N: ]/ y1 _: A$ X( r0 D; K
课时21细节设置 06:13# j# P. j3 s3 f) ]# f& S
3 o x0 ?3 }* ^, | x$ k/ |, O3 L9 v9 W3 m+ c: [7 u. T) W
# B" M7 P2 W% V3 ?9 S章节4: Python可视化库Seaborn6 g" T$ z( @; l* L7 A$ `/ @) B' e7 g; j. F( j; l, C; Q
课时22Seaborn简介 02:44( s0 y" W/ R( o" k- y" b) U
, B1 L1 S/ D! P2 p3 \ 课时23整体布局风格设置 07:48
$ m7 [: A) s, J 课时24风格细节设置 06:504 D2 H+ g& h( S2 r _5 W7 D% z/ ]4 S' U: J1 k
课时25调色板 10:40) l. t4 P- R* g, ?1 M: o8 w4 E% d" w1 p! V( K1 @
课时26调色板颜色设置 08:182 K$ x3 O% U, ]# n4 d& D' s5 n' `) p2 I1 j6 I
, N4 V. L" r( T L, [ 课时27单变量分析绘图 09:38% W y# p) Y9 i. K) ~2 @9 P1 Z) c2 z% B u% ], S
5 E( G) |; \ S7 ?" @; X4 S 课时28回归分析绘图 08:53
, H5 S5 b( L |8 D3 S 课时29多变量分析绘图 10:366 g9 A2 S; y3 d4 u( _8 M
: [$ o7 T6 b6 a4 s& |8 p- \% i 课时30分类属性绘图 09:40. a* A F- ~- F- D! h: U8 \
课时31Facetgrid使用方法 08:50: V* K0 L% d3 C. i- U- t" c- I
& y. _9 w' W' W8 F 课时32Facetgrid绘制多变量 08:30; B3 D5 f: l! o A. Q- b6 b* P6 u& V% ?8 `' C
课时33热度图绘制 14:19' J9 d2 R; l d* n0 t* @8 b3 ?$ v- {* t7 x! [8 a& p* q& i- J+ w* _) v& c P% t! i$ m# F
+ F$ \, f6 N1 H, h+ {; }. v( C) n. {4 k9 V' M& K, f
章节5: 回归算法$ s& @0 A0 C4 B N; U( M: ^) C7 a8 R' A8 h q3 B# }, F. k
课时34回归算法综述 09:429 f' ~9 S" ]. M2 T1 T9 u b! ] F! a0 L! e$ ]
! [! A0 p" Z6 `5 L' t2 A1 U 课时35回归误差原理推导 13:01" C7 x- M+ d Q; |4 g1 w& o7 K d" U5 |0 H4 s
课时36回归算法如何得出最优解 12:05+ w: k+ C+ G; k! w o( C" }$ T' J0 W, H- H# k2 E1 |
8 z0 p6 H% A4 k5 x 课时37基于公式推导完成简易线性回归 08:40( Y* T+ @$ f8 |7 W5 Q3 o4 P, ]
. I8 n$ u7 \# p+ d6 a, I/ g 课时38逻辑回归与梯度下降 16:59' j! z* B5 a5 W. Q# a3 V4 K+ L" v u' c8 t
课时39使用梯度下降求解回归问题 15:132 c( V1 I8 C; ]6 h9 o9 b" }3 c4 N g% i4 H' X/ E
& h) L- c' ]8 `- c+ k1 d. t( X8 I% r4 ]' ~0 d
章节6: 决策树. C2 q |& Y/ u7 D) B# i) D! S6 I7 K8 I( g, E( K: l/ F
, P/ _7 M# H7 ?. h% R 课时40决策树算法综述 09:40 D: h6 A/ {4 g; ~7 Q4 |$ x6 K2 @2 \7 \( I, v
课时41决策树熵原理 13:20( [* ~8 k" b; @& Y- _2 n' d/ o7 Y: a6 N% G* ]
课时42决策树构造实例 11:00 ]8 q! x- W- X4 `' H/ l( C
, n# ^" z) O0 q3 |* `# S6 z9 A' ? 课时43信息增益原理 05:27
- J2 F, p. L) Z, o9 V( c' V 课时44信息增益率的作用 16:396 \ v. v' O3 `5 t8 N6 k( n
u* A% C, j5 C7 l6 e% ~) {4 x 课时45决策树剪枝策略 12:08. D. |3 R7 f0 t2 k2 l) `- A3 H2 A/ O
. E" R% W& m, {' o- Q 课时46随机森林模型 09:15* ?1 ]& \4 L, A; Z
+ t$ q2 U, a! `( m9 D8 ]/ t+ r 课时47决策树参数详解 17:49
. z% K$ t. \5 e7 V' ?; \" I. ]; n8 N: w: c& D7 B& t2 w4 J! C7 o7 I7 O. Q/ |' l @( r8 L2 s8 g. N+ R
章节7: 贝叶斯算法
+ }* e2 U' c; `$ u1 V; m4 d 课时48贝叶斯算法概述 06:58) _1 Q( h" L8 D, s2 l/ x+ H
7 M2 M* {0 _, i2 O% d 课时49贝叶斯推导实例 07:382 k! E# H9 @4 {0 m5 ?4 H9 e. d* d7 X3 h6 Y" {5 C5 W* _4 {+ V; X8 u ?
课时50贝叶斯拼写纠错实例 11:466 H( J. e: b/ B3 q8 Z4 v1 C/ |9 M. ^7 M; k8 E! Q& v- K: O+ `- p( I
课时51垃圾邮件过滤实例 14:10* T0 x% G% q' }- t D- V: ]2 E) ^' K1 s) Q
* l/ T' f/ f: ^: \ 课时52贝叶斯实现拼写检查器 12:21$ v) v9 U! t( W; B) u( H" V
! ~& T% n% |4 V# o* e8 f. ~" j9 ?7 s* i2 r' r- ~- F7 ]5 k$ }% g: h8 ]8 |' R) _8 ?
章节8: 支持向量机6 U4 c) \5 D b( |' m" r3 D5 J# o8 G% @ q( o, p9 D+ i3 L% n" a# w0 B: {
课时53支持向量机要解决的问题 12:01. R) r2 ~6 T0 e9 d @8 b( L' i1 c G3 C6 ~
课时54支持向量机目标函数 10:01
" X( n: V. ?7 G( d5 n 课时55支持向量机目标函数求解 10:05, N/ F. h! Z, k* M1 c4 P$ v: H1 E4 L
- w9 G4 C" V# \8 M 课时56支持向量机求解实例 14:188 b! ?; o8 H1 |5 M9 a7 ]) n
课时57支持向量机软间隔问题 06:551 q x; |2 `! R; d2 A5 ^/ x, g
课时58支持向量核变换 10:172 d: h! |/ q$ G
8 r. X& v( z$ G+ ?' p 课时59SMO算法求解支持向量机 29:29" k$ @3 H& a4 q6 B/ f$ m6 Q' s+ e& q& }4 ]& z
2 y( B5 b7 i' z# j6 R- s+ N6 d: H$ D% v3 s; G, i L% X1 B4 x+ a1 N6 [+ R! r' S
章节9: 神经网络 l, P( x/ l: Z9 x9 d4 j5 U" ^% k% ?% g
课时60初识神经网络 11:28
8 E3 |4 a" k; J# K' T, e: q k! p 课时61计算机视觉所面临的挑战 09:40% T& o1 x p, `+ @) A( Q8 Y
课时62K近邻尝试图像分类 10:011 _4 P8 w8 N" f8 _# R) t% `1 M. x. K% L I# q, T
课时63超参数的作用 10:312 f( V3 `$ N5 _# q7 ~0 @& I4 Y: g5 Y
9 [0 R4 ?: M5 o1 u$ a/ ^4 w 课时64线性分类原理 09:358 U9 q4 P M4 A# T2 Y( o! a& Q: Q2 e& T! y; S, k2 ~$ s' ^ W* x) a9 ]
课时65神经网络-损失函数 09:183 u& m1 A3 Y$ ?; o- R1 \
) B- e' |" t* p! J+ y% t/ ^. x 课时66神经网络-正则化惩罚项 07:196 Z- Z) M- g$ w3 x- i; C# F M' d. C# v* i9 W$ z$ i; t3 [
课时67神经网络-softmax分类器 13:39/ a) g: t% ?2 A; W2 V- R! ]* Q" G: `" r3 K Q! I/ g' h8 O% {
课时68神经网络-最优化形象解读 06:47
8 C* w5 R) i( n, m8 Q0 n) U/ w' p 课时69神经网络-梯度下降细节问题 11:49, J) R! |) W# I' p3 \! m/ q7 ^. v& v0 s# h* |, A3 K. x8 L. k, p) S
课时70神经网络-反向传播 15:17; J" e7 e& ^. P0 C9 ]# t8 T' I( l8 Q& I
课时71神经网络架构 10:111 ?& G( P) `! z) l; G' q$ l) D6 s4 M, [; k
课时72神经网络实例演示 10:397 t9 V6 N; r; t) u8 G
: k0 J2 t3 T9 W 课时73神经网络过拟合解决方案 15:54$ G( P6 j# e# E% J+ J1 ]& u1 m: i& t! M, z% A# w3 D/ a6 ]' j* @# b* v+ j
课时74感受神经网络的强大 11:301 o9 l! x7 Y8 f( S" z! m7 ]* c4 Q t. ?
% |9 ] v+ d! F- B- F, o# m& G: I' P% Z* C- _- z, a F, D k9 R- E0 Y$ G2 ]0 M
. X: N" V: V: e. R& C1 H章节10: Xgboost集成算法* ^ \' L1 F* h' O- ~0 r
$ e) l; D& K9 q2 m 课时75集成算法思想 05:35; c( z4 [8 c& q7 ]3 z) O+ t# ], V3 K0 }; V S7 `) y+ g
% l% W, N7 z' i: E" Z 课时76xgboost基本原理 11:074 w! W5 a: I* |" e8 p6 ]+ i8 e. Q4 w" O4 ~* O# ]! G* M
课时77xgboost目标函数推导 12:18
7 v) p9 _- `3 j0 Y 课时78xgboost求解实例 11:29* V* M. G$ Z, {! |" a1 D; j- f# Z& n' a( K* _, K1 Z; e* X$ Z* P
课时79xgboost安装 03:328 a+ Y Q; ?* D0 }0 f; n* X% Y; P* P2 ^( N; s$ ?
% C9 f$ n4 e3 X; z( w# I1 [ 课时80xgboost实战演示 14:44" g6 T( Z6 @- I! }; |+ G' J% q/ O/ N4 _7 |. x
课时81Adaboost算法概述 13:01) C1 l" Z) U! t+ ]0 s" @4 |
' y$ s" b1 U) v* l, J& ^! b% W6 P. D" K* a# e9 {7 P) a# G5 |! W: u9 t1 }+ R! ]+ H$ n( b7 Q
. Q# n0 l V7 y* K7 O" M章节11: 自然语言处理词向量模型-Word2Vec& p2 h' j) h' s' ~6 s' z3 j! }5 {2 A8 K& s4 O! y
课时82自然语言处理与深度学习 11:58
1 ~6 Y! ]' ]; l0 c 课时83语言模型 06:16) g0 j u( _! q+ a! L& I( e2 m# x' @7 U' S m. e. N4 K0 b1 G) g5 A. |, d( j6 f
课时84-N-gram模型 08:32
/ m% Z7 N' V; c 课时85词向量 09:28" C/ k' W( u. k2 \2 N) \& D' G' u4 {4 ~2 B, P
' T8 A3 w% q& _2 r4 a2 g6 W$ _ 课时86神经网络模型 10:034 z+ X4 ?9 o* W: |
* a8 I0 U: T% m5 ?% ^+ a! N 课时87Hierarchical Softmax 10:01, C* u& ]5 s' N. z) {* k% ^3 s* q5 k2 B7 V% F2 [! m9 S [" W/ h( X- p T
课时88CBOW模型实例 11:21+ i O5 s+ X1 \- J
- q9 {9 P( X; Q/ H7 ] 课时89CBOW求解目标 05:39% g U- S+ x( ]& Y! ~/ b9 M, U! P' ~, B6 i% W' u+ e* V
课时90梯度上升求解 10:11* N6 ~! f; Q6 l) m, [9 S# C9 X) b- @
" W# w9 H. Z9 ]2 W 课时91负采样模型 07:15+ w( T* l& ^/ c& K2 \6 a+ @9 U# {- Z' J/ H1 m8 V; o
7 M" a5 u! U" b$ ~) a$ P3 z* l3 x/ ]. f. ^
章节12: K近邻与聚类
; L% Z" C3 l5 k5 J% W% B4 l2 f 课时92无监督聚类问题 16:04
6 t! i6 N a& C1 g% N7 E2 _" D 课时93聚类结果与离群点分析 12:55
, k7 w; E5 g* h& M3 o 课时94K-means聚类案例对NBA球员进行评估 14:234 h+ T0 L% i9 C, v9 q8 K
课时95使用Kmeans进行图像压缩 07:58; m5 A/ _3 U ~; j6 A' I/ J# {5 R, b* A
课时96K近邻算法原理 12:349 W; J( k) P' h* I) ?# S1 T
8 z; E$ H, \/ C, h; M9 v& v 课时97K近邻算法代码实现 18:442 B3 U5 ^3 N: B' M' h: f* l
7 _4 Y1 S: Z2 {! S( A) ?1 z7 ?' y
# m, z0 M: N( e* x8 }& i章节13: PCA降维与SVD矩阵分解0 J$ T4 L) Q8 w9 h% e/ i, d) _$ K+ d
" D; v% B J, P 课时98PCA基本原理 10:48
3 s! K' m$ h R: H( { 课时99PCA实例 08:34- z0 Z+ l( u6 `5 z$ w; r* d" d# ?! a& I1 ~1 |/ ?: R" J8 C6 {9 f
课时100SVD奇异值分解原理 10:08
7 s1 n- \; n, l) z* E1 D0 P! k 课时101SVD推荐系统应用实例 13:31& z' B Z4 A# o5 L) L# G7 y1 u4 r8 j7 Q- |! I# {' C4 u0 q' a! X
( ]; X9 k% Q1 n! ^8 l+ f, }& Q% z' f) ?5 [3 m7 Y4 q9 U' |5 s$ V" F
章节14: scikit-learn模型建立与评估0 A% c, U5 P# r$ ~# C7 `+ k9 g4 {6 {3 p7 a- i3 V
课时102使用python库分析汽车油耗效率 15:09, B& v) H- ?+ x) q0 P/ G0 Z+ y2 }# A' @, s. `% E* v3 w: R+ Q, |# s
课时103使用scikit-learn库建立回归模型 14:022 A! K3 H4 B; t/ x1 {# V4 H' {9 y, ?3 E
0 q/ K( l6 L5 ^, O, X; Z 课时104使用逻辑回归改进模型效果 13:12 D6 A% M/ X: }9 x5 W/ |
6 m9 b# X# ]% H6 ]! W" I 课时105 模型效果衡量标准 20:095 X6 Q. [- E8 f/ B5 Q8 f* V" K4 u+ x# |* R5 G6 l
课时106ROC指标与测试集的价值 14:313 f7 F4 [7 e5 C! z2 m# p7 ~ M6 ?/ G* J, [! A* F5 s7 k9 B; ^' R* `! g: ^
课时107交叉验证 15:153 S) ^, [+ ?7 S7 Y7 h' r* x0 d8 ]/ Q( t" Z6 A- f1 Z! M
课时108多类别问题 15:527 @% S# s) l% v
8 I5 U5 T" `- d* I7 k章节15: Python库分析科比生涯数据" x$ p e( r- c8 g2 e
课时109Kobe Bryan生涯数据读取与简介 07:45, M. t& ]8 j3 \5 ^$ [. ~4 b. M4 @* P7 _ K7 f! @" X7 L# K( c* Z" N6 O) m
课时110特征数据可视化展示 11:417 \9 w: F* N9 v% n
3 l* I7 ~( r1 j6 S" X 课时111数据预处理 12:32& F, N. I) Q( J5 O% g) Z. E# U1 j" ]' u/ W6 w1 B9 F9 n* {' w" U; w
& z) Q) \* [* ^, ~7 ~$ n. f 课时112使用Scikit-learn建立模型 10:12$ g [- U* N% s3 t8 u7 y H. z8 {4 J
. L% Y6 n4 {; p+ k9 b4 j
章节16: 机器学习项目实战-泰坦尼克获救预测/ {6 v% q+ V! y0 d. f! m# z w3 h) D' M7 v, S8 P3 D% z9 A" M& L- x0 @, N) }) Y8 z
课时113船员数据分析 11:02; S8 j5 N/ N" P% y( K# N+ g" m0 v/ W2 S# m( e" A3 j! a6 Y- d# ~" t% d
课时114数据预处理 11:39
# f1 V. J! k2 ]. Z0 A$ \ 课时115使用回归算法进行预测 12:13
1 Y! A( g, R# O& q! |$ r 课时116使用随机森林改进模型 13:25- Y/ j. Q" j/ ]) [8 e6 ~: g) L. F+ ^" L: V% j8 n4 i$ r8 f" n8 Z3 ]
课时117随机森林特征重要性分析 15:557 C# J* b4 k( }1 G0 }: m, L7 t4 M: l' B
2 N" F1 l: @/ w& p! y# z
2 P7 I. R6 ~. \, s4 ^章节17: 机器学习项目实战-交易数据异常检测
; \2 f) C/ r+ X: o 课时118案例背景和目标 08:32+ L& d. G+ C7 w e
$ ?- `1 p) B: L8 T0 u/ D5 ?$ } 课时119样本不均衡解决方案 10:180 g. G; S) ?7 D' R' f) T) d% _9 f6 S; k9 L# S1 Z. q2 q$ @0 U9 ~
课时120下采样策略 06:36$ E$ I% m% J# k/ {% w ~2 H D: b4 h* `$ s: T
课时121交叉验证 13:039 T m% z9 {& D- p( P/ r3 f# [4 J6 v3 ?3 k9 W5 v
3 v. U- U0 _7 R2 P u5 F1 M 课时122模型评估方法 13:06 ~- H+ |! ^) P- @9 b+ U, k( G3 g$ I1 C0 ]% _) p' K8 K6 d, n% X, S3 W2 |+ s) G
课时123正则化惩罚 08:09; @: n6 \' n* h- x' b( {( ?8 B
3 `* Z' e9 ?; F9 [) i8 {. a 课时124逻辑回归模型 07:37
5 ]8 |/ J; `# t1 _8 c' I9 i 课时125混淆矩阵 08:53) ~2 Q# t: v5 \, ?3 J6 N+ o/ \* T3 M! F- @
# V( o# H+ S) D) i 课时126逻辑回归阈值对结果的影响 10:01& ]: m" {' H) Z! @& F" P L
课时127SMOTE样本生成策略 15:513 S5 Y% N0 O5 w# l: [: E# z. F$ y3 D9 m4 M, i6 f
, M) S! h$ e) j& k; E' p
3 ~* i4 i& c4 ?, H章节18: Python文本数据分析:新闻分类任务) c% R5 H$ k' z3 a/ r; S$ l! k; j; p# W8 V- O( o* H! D9 x% J2 ]' M7 G
课时128文本分析与关键词提取 12:11" y) }, P8 i# @3 D& x. W
: \) I2 @! `! H. e 课时129相似度计算 11:446 g- f, i* f/ L: H3 E- d0 ]' G4 L9 A' I
( G6 u u1 W7 z7 ~" d 课时130新闻数据与任务简介 10:20, G' @% i4 g/ @9 f& V8 \! S8 |7 ?0 }$ C0 c
; k+ E1 t$ ~% ~ 课时131TF-IDF关键词提取 13:28' X0 _- b0 x' ^; }' A4 l: w" `; `: Z
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课时136Pandas数据重采样 09:222 t5 I/ |; x+ Y0 l+ O- [; a) l$ r* u* R. u2 V4 f3 `
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课时138数据平稳性与差分法 11:10
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B0 I& E i* E+ W 课时143股票预测案例 09:578 N" [, U4 K* O0 m: Z& O7 F; G" t8 O/ z6 C( E7 L5 a9 P- a
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1 l9 i1 O) N8 U: B7 q; w5 m 课时145维基百科词条EDA 14:30( _3 F9 N( l5 o/ r
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