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第7章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-決策樹 第8章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-集成算法概述 第9章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Bagging 第10章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-隨機(jī)森林 第11章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Boosting 第12章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Adaboost 第13章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-GBDT 第14章 有監(jiān)督學(xué)習(xí)-Xgboost 第15章來自：百科![]()
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包含了非常多的領(lǐng)域，如：用于數(shù)據(jù)分析和計(jì)算的numpy、pandas； 數(shù)據(jù)可視化 工具matplotlib等。 課程簡介 本課程將會(huì)講解Python在數(shù)據(jù)分析、AI和圖像處理等領(lǐng)域常用的工具包。 課程目標(biāo) 通過本課程的學(xué)習(xí)，使學(xué)員： 1、掌握強(qiáng)數(shù)據(jù)分析工具pandas、numpy的使用。來自：百科![]()
長期存在的問題促使企業(yè)積極進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，擁抱智能遠(yuǎn)程自動(dòng)抄表技術(shù)。 數(shù)量大、類型多、備貨難、集成難 智能表類型多、部署集中、數(shù)量龐大，靠電池供電且無線通訊易受高樓或地下室阻隔，備貨和維護(hù)不便，企業(yè)對于設(shè)備標(biāo)準(zhǔn)化、低功耗和網(wǎng)絡(luò)深覆蓋的需求強(qiáng)烈。 億級(jí)接入數(shù)據(jù)價(jià)值難洞察 隨著智能表來自：百科![]()
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