: f" u7 k* z! L. A
6 d( Q' T# O/ v4 E" _, ?〖课程介绍〗& J- \3 d# a5 ]9 X7 o) y/ C1 d$ {+ ^2 `" `. B
适用人群:
6 b9 x. \. C! G数据分析,机器学习,数据挖掘领域研究者。Python语言使用者。
8 S; u- k1 b0 c9 ]3 @7 Y6 j/ t4 n, @* b4 D5 `, l8 r4 P* Q* `
课程概述：, \2 R# A4 F* ^6 f5 X2 L
使用数据领域最主流语言Python及其分析与建模库作为核心武器。对于机器学习经典算法给出完整的原理推导并基于实例进行讲解，基于案例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。
' s- g" }) i3 y3 j9 b/ y+ [
8 C, Z% N: |1 o I1 {( c6 ?: `3 ^) Y6 X 课程特色：4 a( |6 K2 a% N3 }: {# B0 h$ ? J
1.通俗易懂，快速入门5 p w: j% _- o* t% Y+ L
对机器学习经典算法结合数学推导进行形象解释，实例演示。
7 a4 U: u8 y% K7 p# B* H% g2. Python主导，实用高效$ D, ~6 g! ?, T" g' g$ `; w2 y
使用数据领域最主流语言Python及其分析与建模库作为课程核心工具。
0 i3 |; c. }) E+ P3 R) y3.案例为师，实战护航$ u1 j, u$ {* u; r8 p7 X
基于真实数据集，从零开始结合Python工具与机器学习算法完成整个案例实战。1 F( w+ T6 S1 K9 @; x# Y0 m' Q
4. 持续更新，一劳永逸- d2 [' |1 ?# N
Python数据分析与机器学习课程会支持更新下去，逐步加入更多算法与案例。
0 O# b! b: N; Q4 F+ y
7 ^9 `+ {/ {" d1 \* T〖课程目录〗
/ m5 t5 \ W4 S+ E+ E. b 章节1:人工智能入门指南（有基础的同学请略过！）课时1课程介绍（主题与大纲）11:14: H+ l2 d: y$ {, e' X; J& g
课时2AI时代首选Python09:20- ?. Q8 ~8 m) m6 ?. l
课时3Python我该怎么学04:21
6 w$ a U) y5 N' ~4 b课时4人工智能的核心-机器学习10:35
' v1 t0 d) {( v/ F+ O课时5机器学习怎么学？08:37, K2 l' f0 i* _+ b& ~- s, C0 J
课时6算法推导与案例08:19, w' R$ d6 c1 Z' w, t
5 Q9 X( S/ c0 @
章节2 ython科学计算库-Numpy（课程代码在目录）: ]! R$ r( h+ C# L
课时7课程环境配置05:38
+ C; @2 g! H' s4 f课时8Numpy工具包概述09:59
7 A+ h& _. j: B9 X1 `0 m课时9数组结构08:354 Y+ n7 [9 P2 d" f/ J
课时10属性与赋值操作10:30, c" J8 e: d4 M. ^5 M
课时11数据索引方法11:00# e, y6 `! h) o% [, }$ j$ w2 v/ n
课时12数值计算方法08:15
# v/ T- @! M, K) _: ~课时13排序操作04:51
) s6 v; W3 O& V" Z课时14数组形状06:366 q3 d7 t- u3 Q9 _5 l2 H" f* n
课时15数组生成常用函数08:25
" f1 N/ b k* U! y( d; A1 W课时16随机模块05:33
$ _0 _$ R/ v2 V. D7 \+ B& Y课时17读写模块05:56$ _: Q, l+ J y1 [. L6 A; O
课时18本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
( p* L4 a, S! G2 a( r1 g
/ i7 ~( Q+ Z; l/ I" \章节3:python数据分析处理库-Pandas x- P1 ]4 p! f% P: L
课时19Pandas工具包使用简介08:32$ k5 v# o: } z6 g; f+ x- v" i
课时20数据信息读取与展示12:05
* w& p' N7 P$ m% y6 m+ W! I课时21索引方法04:34# [# t% E# w5 \' k8 c# Z) E# f9 F+ \
课时22groupby函数使用方法05:22
" O H P, ]1 x& a课时23数值运算11:150 R5 h& N. ?, `4 L$ P) O
课时24merge合并操作07:146 a j1 z) ]) E- w0 R
课时25pivot数据透视表10:02( }9 |$ S' r' V% J3 \8 F- e
课时26时间操作10:18" \! L' K5 c! i g) z* ^/ @0 _
课时27apply自定义函数08:586 j9 a& [+ \% B- }* Y8 J) {. l
课时28常用操作06:43
2 }4 W9 C1 d3 h课时29字符串操作07:32
" Y5 ~8 o, W, [. K# d1 ^课时30本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
3 f. `- L1 x1 R5 l+ b3 ?- ?
1 T9 @2 X h* q$ }章节4ython数据可视化库-Matplotlib
M( }8 K- M& V) O5 M课时31Matplotlib概述11:44
) O+ E: P, w" p- L课时32子图与标注21:16! ^2 v6 [% n- `1 Y. k9 e
课时33风格设置04:50% r( K! Y+ L& N) n& \* J+ G& E
课时34条形图14:48
( m# H. g6 [; X0 V, o" q$ Z0 ~3 M课时35条形图细节15:141 `1 t4 [- \8 x+ G
课时36条形图外观15:40% t/ j) S' x: L8 h$ z
课时37盒图绘制09:09
# Z- y* `3 ]& b! C3 R课时38盒图细节14:41
7 P3 {* J) y) m课时39绘图细节设置13:48
1 Z7 ]2 H, n$ R2 W* K7 q课时40绘图细节设置212:363 p4 w9 X3 M, E8 ?
课时41直方图与散点图18:05
5 }2 Y2 F* C8 h" X0 [6 I9 z课时423D图绘制20:05' j, t3 u& B$ d1 j7 f" F
课时43pie图15:00) B5 ]. c2 E* Z/ t
课时44子图布局14:39
: |/ W, G, u2 H4 V* Y- c# a ]/ Q/ t课时45结合pandas与sklearn14:037 a; C" Q. P9 }6 Q. _& ^- \4 `! x
课时46本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)$ L2 |: ? H. d4 h; Z+ S/ ^1 j
1 E( t8 v* v. T章节5ython可视化库Seaborn
% h! O& N2 v* r! E+ Y* I% Q课时47Seaborn简介02:44- ^- D: ~' X$ P- O, H' g( @) \- h
课时48整体布局风格设置07:47
! p0 Y$ n, K9 w* X! i5 a课时49风格细节设置06:49
3 \& Q0 I) e# }' ]. `' T课时50调色板10:395 H% {* Y' c3 D' ]
课时51调色板颜色设置08:17
3 M3 S" K% L \7 u1 l& G8 k- K; o课时52单变量分析绘图09:37
! p9 [4 t) p) d+ p/ l课时53回归分析绘图08:53- {9 M7 I. d9 \# Y* i
课时54多变量分析绘图10:36
4 K* q% k& m- p: x9 p( m课时55分类属性绘图09:40
5 T6 P* h j& d& U5 h& [课时56Facetgrid使用方法08:49& a, B8 m- c3 o p% |+ [' z; t
课时57Facetgrid绘制多变量08:29
s1 g/ u5 ?3 N0 A0 H课时58本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
/ u% u, e$ d( `) P5 h课时59热度图绘制14:19$ e2 e- x/ X* O! w7 C3 U
3 l6 [' l. h" c
章节6:K近邻算法实战' ]6 V3 }, u) q; d% V
课时60K近邻算法概述15:47
: I- Q4 o% V9 W* P' }) W7 t5 |) E; R课时61模型的评估10:39' z: q% E, |! ^5 B
课时62数据预处理11:25
( l# p7 m: m( n4 k4 B课时63本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料) Z* ^3 r" e* ~" P$ f5 ~' v
课时64sklearn库与功能14:42
. M, C6 y( g( b3 b. u0 F' A课时65多变量KNN模型16:37& h5 f, A0 r/ h/ F* |
* E& ~7 f3 \2 s0 ?0 [) M章节7:线性回归算法原理推导
1 Q ~6 y" J, g( H/ o9 }# w4 d/ a课时66回归问题概述07:11
. B! l$ ]' l- @5 ?* ?; M5 s- s课时67误差项定义09:41
) i6 t; T9 p: i( B1 s7 @$ M+ ?课时68独立同分布的意义07:32# t$ {( W2 _0 l* K
课时69似然函数的作用10:50
) e. q' {) O4 h4 o( o) N: H' L课时70参数求解11:11
' r# H0 h1 x8 c& y课时71所有算法PPT汇总下载) [' n, ]% n5 R5 _# W5 [
$ G; J* C% A: H( U* I$ P
章节8:梯度下降策略
% D1 ?# m' M2 a+ ]; e2 [课时72梯度下降通俗解释08:34
: }( V/ x. ?! a课时73参数更新方法08:17! F$ M' p" ~1 q* i1 |
课时74优化参数设置08:515 h3 T3 o, c+ y
* x( b- c8 P$ g9 a T) b
章节9:逻辑回归算法" O# Q/ @' F* {, |" I) o
课时75逻辑回归算法原理08:23
* }# W0 d4 Z2 L7 H$ D+ O课时76化简与求解09:09
" Y' j. u+ @+ S* O/ `% U5 a {. N0 Q, w0 I( s2 {
章节10:案例实战：Python实现逻辑回归与梯度下降策略$ t/ ~& i3 d9 x1 X# }
课时77本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)/ @: O' y# k6 n8 D' Z
课时78Python实现逻辑回归任务概述07:341 Q4 i* E( v7 X& P0 j. D
课时79完成梯度下降模块12:51
7 ~ V2 k, P& S# g课时80停止策略与梯度下降案例10:55
% b" _9 Y" s7 M v1 h课时81实验对比效果10:25
6 W; S9 K- }8 [5 w7 K. l% _ O8 k0 h1 a6 l
章节11:项目实战-交易数据异常检测9 p- S. }; F+ q b y
课时82任务目标解读08:09
5 b6 i- S, Q$ M3 E- T2 C9 g$ \9 O课时83项目挑战与解决方案制定12:36# J* z; M E- `3 Y4 ^
课时84数据标准化处理11:20& L' b. l% L. m
课时85下采样数据集制作06:08
4 ]' G. i, |3 b! O4 a2 }: I课时86交叉验证07:167 m' U/ U7 f {
课时87数据集切分06:00
3 a N! m* T, f+ `6 M; r课时88模型评估方法与召回率10:30' q3 e1 z- q4 J* V: ]% O4 B2 b
课时89正则化惩罚项11:484 g3 @- X6 n6 I7 v5 E
课时90训练逻辑回归模型11:20
9 u$ u# j. _% g2 b- I! o- w课时91混淆矩阵评估分析10:22
5 E- H2 e; U' o& J+ z6 M课时92测试集遇到的问题05:20
. u& i# ~! I0 }% J7 v" u课时93阈值对结果的影响10:34% J5 T$ W/ w: K) P& R1 ]' G2 E/ G
课时94SMOTE样本生成策略07:38
7 m1 C. g- k7 W/ B( N. E3 M B课时95过采样效果与项目总结08:00
' K- H; o+ h9 [- ^3 n" n% t课时96本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
) {9 a( Q+ V% c" j! E, n2 A! |2 h
& z: d! Z G2 u& ?3 [ p: L章节12:决策树算法
. J: g* ^: _' Z课时97决策树算法概述08:293 h5 f' V. w$ Y
课时98熵的作用06:39
' Z/ L$ M. j f, G5 q( \课时99信息增益原理08:41 f" m% p/ P$ w0 [. S$ ?9 _3 t
课时100决策树构造实例07:40. F, F* v* n$ S) C) i1 N
课时101信息增益率与gini系数06:07
' i M$ }& I+ Z9 r课时102预剪枝方法08:027 c9 H, J- U L& U y& m/ L: C
课时103后剪枝方法06:548 }* B* u. X- E, W
课时104回归问题解决05:54
# s, `" Y* T9 {' q9 x6 n+ V4 ?, R }
章节13:案例实战：使用sklearn构造决策树模型4 q; ]* a' R0 c7 z Z- h, B% g4 N! c4 h
课时105本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
: G" Y5 F# o0 M7 d5 D8 ~课时106决策树复习08:55
$ A9 ~4 Y8 J+ Z2 N- }课时107决策树涉及参数11:09
$ |5 ]- S: Q0 s- P/ n; I课时108树可视化与sklearn库简介18:14/ Q9 P, a' G) u% ^# A/ O# L) A
课时109sklearn参数选择11:46' X, W9 m' }+ _: Y
8 G9 c6 { g8 @2 m章节14:集成算法与随机森林# Z! w1 J) n# I, c/ I1 R
课时110集成算法-随机森林12:03
2 w1 b$ H& h: v8 h" | S课时111特征重要性衡量13:512 P3 t# \6 U2 W, f* O' ?' {3 p
课时112提升模型11:15 A: a! l# U8 I/ q0 D2 q
课时113堆叠模型07:09, Y. w Q2 W4 M c% U- A
" I: b _! r- ]2 X! u, y
章节15:案例实战：集成算法建模实战" l( R* s5 p3 t2 E
课时114本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
9 i& O8 c8 m3 T, @1 R2 c' g% s课时115集成算法实例概述10:51
# W* V+ _3 a- e; H1 S( `, j课时116ROC与AUC指标10:03
4 i P* d) U, p/ L课时117基础模型09:32
1 `, h& B+ y6 |% b; r1 |" E课时118集成实例18:53
5 k% Y) F8 {7 k, P/ d" P课时119Stacking模型14:16
" Y- ?/ D2 x7 j! N0 O4 d$ N课时120效果改进11:09
9 ]" N! R( {0 Z" U5 u% m3 l$ E) S4 V. t
章节16:基于随机森林的气温预测
4 g, W+ @/ t$ [3 ~ J1 K课时121基于随机森林的气温预测任务概述09:05" Q" \! {% D) J" _' q2 m0 o' A
课时122基本随机森林模型建立09:091 I' X, S: }3 e, r6 \
课时123可视化展示与特征重要性12:58 G3 n( v3 _, V) H
课时124加入新的数据与特征10:24
1 c3 S# @! Z. D: t课时125数据与特征对结果的影响08:24
( R$ {' Q) \4 s% J6 t7 h9 z课时126效率对比分析08:14
5 B W z( r5 v: h$ p& T课时127网格与随机参数选择07:515 w @6 R' a* r' o
课时128随机参数选择方法实践09:46
% P; N4 t8 _9 [% P+ `课时129调参优化细节10:12! g: v2 X% ]: s7 t* N
课时130本章数据代码下载
; `# L0 C9 v( p" q/ Z! e7 Y- _( b! Z
章节17:贝叶斯算法7 j4 e; } Y% k0 q: {' O
课时131贝叶斯算法概述06:58
# `6 u- I: C) q1 o" p: e课时132贝叶斯推导实例07:38
; ]4 m2 f9 Z* V. P0 ` A" f课时133贝叶斯拼写纠错实例11:46
9 [( ~% M1 U1 y/ u- i0 k课时134垃圾邮件过滤实例14:10% o# F3 d+ m3 y4 n# j0 t
课时135贝叶斯实现拼写检查器12:21
+ s l- R! O8 g* f1 Y* X8 Q j% K4 w1 c
章节18ython文本数据分析：新闻分类任务- E% L* ?5 ~1 R* R2 s$ [$ K
课时136本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料): \; y4 R9 ^. J; g' {6 l! J
课时137文本分析与关键词提取12:11
' ~0 P, X( q; J9 t, _; Q/ u9 k7 |课时138相似度计算11:44
& _2 K$ ^4 o; r9 Z: P8 B) Y课时139新闻数据与任务简介10:20
8 j* R* b, N; S0 Y1 \课时140TF-IDF关键词提取13:28# B' ?+ _% Z6 H
课时141LDA建模09:10
2 |- h; B% m, N, m2 \课时142基于贝叶斯算法进行新闻分类14:53
9 G9 [1 b1 R' o7 Z; _
) K- Q2 _( z6 f/ F% o. P章节19:支持向量机
7 `3 {5 ~/ X/ G4 w; g# D( e0 ~课时143支持向量机算法要解决的问06:00
& U1 ?# m; l; N2 n7 X" @5 V课时144距离的定义07:059 ]: D, u, @3 Z
课时145要优化的目标07:546 L0 A/ b+ ]$ e7 H7 D, Q) ]
课时146目标函数10:12
0 ?" J1 c: w0 C课时147拉格朗日乘子法08:57# ~ i& x, P8 q) t/ f
课时148SVM求解10:14! G# G+ P4 n2 A" W6 i8 p* X
课时149支持向量的作用07:53
/ X3 w9 S7 `3 |6 ]3 N0 s课时150软间隔问题06:00
& q& Y% d4 p4 R* }( y$ _4 G; X课时151核函数问题11:564 s7 u9 G# h! m/ W
7 ^+ g v% N; ?+ P7 Q. ^章节20:案例：SVM调参实例: C6 {# X t% ^" R
课时152本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
; R H4 I$ L5 P7 H0 }2 N9 {1 B- y: h课时153支持向量机所能带来的效果08:55
! f3 X+ m- Y F+ _课时154决策边界可视化展示09:52
, q6 H" Q1 j+ C! f8 A9 d课时155软间隔的作用10:31, m( I! p" G$ _ j/ o' _0 C
课时156非线性SVM06:52
. D' J2 B" ?) q3 Z& P课时157核函数的作用与效果16:15 O6 a& v& ^; U7 E; V) L( V' i7 D! ?
0 t, c7 s1 d$ f6 R0 q0 ^' L. H! a章节21:聚类算法-Kmeans) Z. g G2 ^1 k! n. B x: O9 V
课时158KMEANS算法概述11:34
8 V$ B4 F+ p/ e+ n" Q9 n& l. R课时159KMEANS工作流程09:42
c; v% v' w1 l! M# e课时160KMEANS迭代可视化展示08:202 O3 Q& j1 `1 ?+ d2 }! y' g
课时161使用Kmeans进行图像压缩07:58
; T. H/ z9 n, n9 g' ]) x6 B% l) ~/ [8 Z% {: J: [/ t; z% t" T
章节22:聚类算法-DBSCAN6 i( a) x2 Y/ A7 {7 c* Q: _, ]
课时162DBSCAN聚类算法11:04
' i/ {; C' Q( Q& |8 W* P2 p5 r" y课时163DBSCAN工作流程15:03
M" a5 @& }9 C) q; `课时164DBSCAN可视化展示08:52
$ w( x8 _" s( d# |& m8 Z" w- V
2 R4 d' y; W/ t, _( @( A章节23:案例实战：聚类实践分析' t1 a0 o9 z; m" J" N( S
课时165本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)3 i! ^1 G% Y3 b" r. `5 c. d% Q1 x, G9 `5 T
课时166Kmenas算法常用操作09:21
7 q/ ^5 g0 w9 y4 |& R" \课时167聚类结果展示04:45; O$ z. _8 V7 V9 I
课时168建模流程解读10:455 t3 v" K5 v: M ~/ S
课时169不稳定结果04:14
4 I9 F- ]$ F8 _! t课时170评估指标-Inertia07:24* k/ L5 j3 G) ?6 Q& F. E1 ^( _3 Z
课时171如何找到合适的K值06:55
1 V4 j" ^$ z; [/ W5 y课时172轮廓系数的作用09:15- J0 d& ]. e* U' G6 ?
课时173Kmenas算法存在的问题07:19: @3 r1 W0 x- H$ I
课时174应用实例-图像分割13:457 j, \7 F# A* T4 ^
课时175半监督学习12:23
2 L' b! f; x4 [3 A! Y5 P课时176DBSCAN算法08:10
2 m7 M; I, n+ P; D4 C7 q: Y, t6 C z" q- e
章节24:降维算法-PCA主成分分析; w" O" E$ X: x
课时177PCA降维概述08:39: R {5 g( l2 \: o
课时178PCA要优化的目标12:22, g1 A# J9 l8 J# k
课时179PCA求解10:18
- P9 ~. ^4 p# \" d; Q/ Q$ R课时180PCA实例08:347 ]( V% {0 h! Y7 L; ^8 I; M$ R1 M9 W
- y/ C/ O- U" l! q. x
章节25:神经网络
* K0 [% s8 [# `% F+ p课时181初识神经网络11:282 x' B4 U- P# F# D
课时182计算机视觉所面临的挑战09:406 ]# y3 {/ ?5 D4 O
课时183K近邻尝试图像分类10:01
: Z/ I8 y: W* r( f课时184超参数的作用10:31" ]" @* [. T% g* I& @: B* m. N
课时185线性分类原理09:35
; k+ Z. x8 p% v# \+ `- ^课时186神经网络-损失函数09:18
9 V7 W! A1 k, Q' h- Y课时187神经网络-正则化惩罚项07:19% M7 B7 J9 T% e
课时188神经网络-softmax分类器13:39' w- W+ f5 f1 F- ~' W0 Y$ r
课时189神经网络-最优化形象解读06:47
' H% W2 g$ O+ P' J课时190神经网络-梯度下降细节问题11:49; p: q, \: r$ r1 v% Z
课时191神经网络-反向传播15:17) H) `9 X+ R! d" {" F2 {
课时192神经网络架构10:113 ~1 D" l8 G' u m1 k
课时193神经网络实例演示10:392 \# C: \0 \" f2 m
课时194神经网络过拟合解决方案15:54
+ U6 I+ c5 h5 n' j$ @+ a0 R课时195感受神经网络的强大11:30- R% N7 Q2 _0 ^ M% u% g$ c! m
* j' `* |" _- x# C6 l3 T章节26:Xgboost集成算法
1 B% }. f! s( l课时196集成算法思想05:359 v* I. z/ p0 B% E0 a
课时197xgboost基本原理11:07, _" k" t3 X; e5 E! C; ^' e" ^
课时198xgboost目标函数推导12:184 g6 ` D8 i1 z" v
课时199Xgboost安装06:26. c: J& P" w% ]
课时200保险赔偿任务概述13:06
n/ ~3 M& ~& g5 ~' i/ l$ u课时201Xgboost参数定义09:54
z9 w# ~% w& @" T6 I7 Z课时202基础模型定义08:16% T, N8 K) E& O$ F& C6 I0 H4 t, R- b
课时203树结构对结果的影响12:37, a8 v4 P. ]3 q2 g; `
课时204学习率与采样对结果的影响13:01
" Y; |$ {; w" u+ ^5 e* G5 b. R课时205本章数据代码下载
0 b3 S; _5 I" ]( B2 `& b2 G1 k0 x4 d+ U/ \- n9 C2 N# b
章节27:自然语言处理词向量模型-Word2Vec, [' v$ J9 T3 g/ A- m! n
课时206自然语言处理与深度学习11:58! b3 n$ b D6 s
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% b! f# h' r6 ^' f F课时209词向量09:28
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) a1 K5 Z; j% Q" v: n- o ?% E课时215负采样模型07:153 I4 K# z) l- B6 W7 I3 H, \
* b! k! h" i P' v5 [, @ v3 z章节28:使用Gensim库构造中文维基百度数据词向量模型
4 A2 S1 |" i; Z3 u课时216本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)
' K; j- d& Q! }$ C, `课时217使用Gensim库构造词向量06:22
8 M3 C9 ^9 t6 ^8 w. N# |/ D课时218维基百科中文数据处理10:27# _3 ^ G: u/ g/ |/ Z0 n
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' Z6 N) g- ]; u! B9 L课时220测试模型相似度结果07:42
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3 F" a; s. ]! ~章节29:模型评估方法
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章节30ython库分析科比生涯数据! x0 s% @, n. Q; a! o$ g3 S' A2 R
课时230本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)) `: ^8 n9 H) E. w; y
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9 V* N, E W; w0 J* [; t1 ?/ c0 d% K
; _( s1 X2 `. p+ I6 G: U! z" J: E章节31ython时间序列分析
# y- \' G# F% j. F8 N1 C7 t, w. ]+ B课时235本章数据代码下载(需PC登录，点击左下角参考资料)9 J: v" S! x. _& u
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7 w* \1 a& ^2 n$ T' B. k* \
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