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第四期·财经数据科学实战训练营
第16任务： 第九讲：分类算法（1）——Python实现与应用（一）
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任务列表
第1任务： Python语言能力考察
第2任务： 开营仪式：数字时代的社会科学新进展——计算社会科学展望（清华大学 孟天广）
第3任务： 第二讲：面对新文科的课程体系与资源（广东金融学院 钟雪灵）
第4任务： 第三讲：数字经济下的科学问题凝炼与论文发表（天津财经大学《现代财经》 蔡双立）
第5任务： 第四讲：数据素养教育——高校图书馆人该做什么（贵州财经大学 杨帆）
第6任务： 第五讲：Python基础与网络爬虫
第7任务： 第五讲作业：尝试使用python抓取您想抓取的网站（页），并解析出您关心的内容
第8任务： 第六讲：经济与管理学科中的数据科学
第9任务： 第六讲作业：经济与管理学科中的数据科学
第10任务： 第七讲：Python机器学习入门（1）
第11任务： 第七讲：Python机器学习入门（2）
第12任务： 第七讲：Python机器学习入门（3）
第13任务： 第七讲作业：使用PYTHON SKLEARN使用上面的数据做一个逻辑回归模型
第14任务： 第八讲：用Python分析中国GDP
第15任务： 第八讲作业：分析你家乡的20年来人均GDP增长和产业结构变化的情况
第16任务： 第九讲：分类算法（1）——Python实现与应用（一）
第17任务： 第九讲：分类算法（2）—— Python实现与应用（一）
第18任务： 第九讲作业：你的房屋在哪里，看看你的分类预测有多准确？
第19任务： 第十讲：树与集成学习（1）——Python实现与应用（二）
第20任务： 第十讲：树与集成学习（2）——Python实现与应用（二）
第21任务： 第十讲：树与集成学习（3）——Python实现与应用（二）
第22任务： 第十讲作业：三个臭皮匠，顶一个诸葛亮。房屋预测的树与随机森林算法比较。
第23任务： 第十一讲：基于Python的多维面板数据预处理方法（1）
第24任务： 第十一讲：基于Python的多维面板数据预处理方法（2）
第25任务： 第十一讲：基于Python的多维面板数据预处理方法（3）
第26任务： 第十一讲作业：数据预处理
第27任务： 第十二讲：基于Python的多维面板数据特征识别及演化分析
第28任务： 第十二讲作业：数据面板特征识别及演化分析
第29任务： 第十三讲：数据科学与空间社会网络分析
