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下一节: 使用 sklearn 的线性回归算法实现房价预测
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零基础入门Python项目实战
第1章 Python网络与爬虫
1-1 如何监测 GitHub 项目更新并自动打开网页
1-2 如何快速对比多个库的数值
1-3 如何实现发送新库提醒到手机
1-4 如何实时监测某微博数据
1-5 如何在知乎上自动互粉
1-6 如何爬取某时段微博数据
第2章 Python图形界面开发
2-1 如何做一个展示隐藏文件的小工具
2-2 如何做一个压缩图片的小工具
2-3 如何实现实时网速监测
2-4 如何做一个脚本运行的小工具
2-5 如何做一个倒计时小工具
2-6 如何做一个定时脚本运行器(上)
2-7 如何做一个定时脚本运行器(下)
第3章 Python人工智能
3-1 手工实现一个简单的鸢尾花分类器
3-2 使用 scikit-learn 的 kNN 分类算法实现鸢尾花分类
3-3 kNN算法的超参数对鸢尾花分类的影响
3-4 使用 sklearn 的线性回归算法实现房价预测
3-5 房价预测的可视化线性模型
3-6 比较多种算法的鸢尾花分类准确率
3-7 使用交叉验证对鸢尾花分类模型进行调参
3-8 使用特征预处理提升房价预测模型的性能
第4章 Python脚本
4-1 如何用 Python 模糊搜索文件
4-2 如何实现文件自动归类?
4-3 如何自动解压并删除压缩包
4-4 如何定制群发微信消息
4-5 如何让程序持续正常运行
4-6 如何自动拉微信群
4-7 如何用面向对象实现切换工作空间
4-8 如何实现稍后阅读提醒
4-9 如何定制快捷键输入
第5章 Python数据分析
5-1 比较共享单车每季度的平均骑车时间
5-2 比较共享单车各类用户的平均骑行时间趋势
5-3 比较共享单车各用户类别的比例
5-4 统计共享单车不同用户类别骑行时间直方图
5-5 统计共享单车各类用户的季度骑行时间的分组柱状图
5-6 比较咖啡店各类饮品的数量与热量
5-7 分析电子游戏在各国的销量并使用堆叠柱状图呈现
5-8 分析神奇宝贝的变量关系数据
5-9 分析不同手机操作系统的流量使用情况
5-10 分析GP行情数值
5-11 按年度和地区分析全球幸福报告
5-12 幸福指数的等级分析
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