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次のセクション: sklearn の線形回帰アルゴリズムを使用して住宅価格の予測を実現する
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Python プロジェクトをゼロから始める実践的な演習
章1 Python ネットワークとクローラー
1-1 GitHub プロジェクトの更新を監視し、Web ページを自動的に開く方法
1-2 複数のライブラリの値をすばやく比較する方法
1-3 新しい図書館のリマインダーを携帯電話に送信する方法
1-4 特定の Weibo データをリアルタイムで監視する方法
1-5 Zhihuで自動的に相互フォローする方法
1-6 Weiboのデータを一定期間クロールする方法
章2 Python グラフィカル インターフェイスの開発
2-1 隠しファイルを表示する小さなツールの作り方
2-2 画像を圧縮するための小さなツールの作り方
2-3 リアルタイムのネットワーク速度監視を実装する方法
2-4 スクリプトを実行する小さなツールの作り方
2-5 カウントダウンウィジェットの作り方
2-6 スケジュールされたスクリプト ランナーの作成方法 (パート 1)
2-7 スケジュールされたスクリプトランナーの作成方法 (パート 2)
章3 Python人工知能
3-1 単純な虹彩分類器を手動で実装する
3-2 scikit-learn の kNN 分類アルゴリズムを使用して虹彩分類を実装する
3-3 kNNアルゴリズムのハイパーパラメータが虹彩分類に及ぼす影響
3-4 sklearn の線形回帰アルゴリズムを使用して住宅価格の予測を実現する
3-5 住宅価格予測のための視覚的線形モデル
3-6 さまざまなアルゴリズムの虹彩分類精度の比較
3-7 交差検証を使用して虹彩分類モデルのパラメーターを調整する
3-8 特徴前処理を使用して住宅価格予測モデルのパフォーマンスを向上させる
章4 Python脚本
4-1 Pythonでファイルをあいまい検索する方法
4-2 ファイルの自動分類を実現するにはどうすればよいですか?
4-3 圧縮パッケージを自動的に解凍して削除する方法
4-4 グループ WeChat メッセージをカスタマイズする方法
4-5 プログラムを正常に実行し続ける方法
4-6 WeChatグループを自動的に作成する方法
4-7 オブジェクト指向実装を使用してワークスペースを切り替える方法
4-8 後で読むリマインダーを実装する方法
4-9 ショートカットキー入力をカスタマイズする方法
章5 Pythonデータ分析
5-1 四半期ごとのシェア自転車の平均乗車時間を比較する
5-2 シェア自転車利用者のさまざまなタイプの平均乗車時間推移を比較
5-3 シェア自転車の利用者カテゴリーごとの割合を比較
5-4 シェア自転車のユーザーカテゴリーごとの乗車時間の統計ヒストグラム
5-5 さまざまなタイプのシェア自転車利用者の四半期ごとの乗車時間を集計したグループ化された棒グラフ
5-6 コーヒーショップのさまざまな飲み物の量とカロリーを比較してください
5-7 ビデオ ゲームの売上を国ごとに分析し、積み上げ棒グラフを使用して表示します。
5-8 ポケモンの変数関係データを解析
5-9 さまざまなモバイル オペレーティング システムのデータ使用量を分析する
5-10 GP市場価値を分析する
5-11 世界幸福度レポートを年と地域別に分析する
5-12 幸福度指数のレベル分析
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