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다음 섹션: sklearn의 선형 회귀 알고리즘을 사용하여 주택 가격 예측 달성
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Python 프로젝트를 처음부터 시작하는 실습
장1 Python 네트워크 및 크롤러
1-1 GitHub 프로젝트 업데이트를 모니터링하고 웹 페이지를 자동으로 여는 방법
1-2 여러 라이브러리의 값을 빠르게 비교하는 방법
1-3 새 도서관 알림을 휴대폰으로 보내는 방법
1-4 특정 Weibo 데이터를 실시간으로 모니터링하는 방법
1-5 Zhihu에서 자동으로 서로 팔로우하는 방법
1-6 특정 기간 동안 Weibo 데이터를 크롤링하는 방법
장2 Python 그래픽 인터페이스 개발
2-1 숨겨진 파일을 표시하는 작은 도구를 만드는 방법
2-2 이미지 압축을 위한 작은 도구를 만드는 방법
2-3 실시간 네트워크 속도 모니터링 구현 방법
2-4 스크립트를 실행하는 작은 도구를 만드는 방법
2-5 카운트다운 위젯을 만드는 방법
2-6 예약된 스크립트 실행기를 만드는 방법(1부)
2-7 예약된 스크립트 실행기를 만드는 방법(2부)
장3 Python인공지능
3-1 간단한 붓꽃 분류기를 수동으로 구현
3-2 scikit-learn의 kNN 분류 알고리즘을 사용하여 붓꽃 분류 구현
3-3 kNN 알고리즘의 하이퍼파라미터가 홍채 분류에 미치는 영향
3-4 sklearn의 선형 회귀 알고리즘을 사용하여 주택 가격 예측 달성
3-5 주택 가격 예측을 위한 시각적 선형 모델
3-6 다양한 알고리즘의 홍채 분류 정확도 비교
3-7 교차 검증을 사용하여 붓꽃 분류 모델의 매개변수 조정
3-8 특성 전처리를 사용하여 주택 가격 예측 모델의 성능 향상
장4 파이썬 각본
4-1 Python으로 파일을 퍼지 검색하는 방법
4-2 파일의 자동 분류를 실현하는 방법은 무엇입니까?
4-3 압축된 패키지를 자동으로 압축 해제하고 삭제하는 방법
4-4 그룹 WeChat 메시지를 사용자 정의하는 방법
4-5 프로그램을 정상적으로 실행하는 방법
4-6 WeChat 그룹을 자동으로 생성하는 방법
4-7 객체 지향 구현을 사용하여 작업 공간을 전환하는 방법
4-8 나중에 읽으라는 알림을 구현하는 방법
4-9 단축키 입력을 사용자 정의하는 방법
장5 Python데이터 분석
5-1 분기별 공유자전거 평균 승차시간 비교
5-2 다양한 유형의 공유자전거 이용자의 평균 승차시간 추이를 비교해보세요.
5-3 공유자전거 사용자 카테고리별 비율 비교
5-4 공유자전거 사용자 카테고리별 주행시간 통계 히스토그램
5-5 다양한 유형의 공유 자전거 사용자의 분기별 탑승 시간을 계산하는 그룹화된 막대 차트
5-6 커피숍의 다양한 음료의 양과 칼로리를 비교해보세요
5-7 국가별 비디오 게임 판매량을 분석하고 누적 막대 차트를 사용하여 표시합니다.
5-8 포켓몬의 다양한 관계 데이터 분석
5-9 다양한 모바일 운영체제의 데이터 사용량 분석
5-10 GP 시장 가치 분석
5-11 연도별, 지역별 글로벌 행복 보고서 분석
5-12 행복지수 수준 분석
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