欢迎来到 Python 数据科学高级课程！本教程适合已经掌握基础数据处理和分析技能的开发者，带你深入探索更复杂的工具与技术。🎯
目录导航 📚
核心主题 🔍
1. 高级数据处理技巧
使用 Pandas 进行数据清洗时，可以尝试：
- 🧹 处理缺失值的高级方法（如插值、多重插补）
- 📊 利用
Dask处理超大规模数据集 - 🛠️ 自定义数据转换管道
2. 机器学习模型优化
- 📈 使用交叉验证（Cross-Validation）提升模型泛化能力
- 🔄 特征工程进阶：递归特征消除（RFE）与基于模型的特征选择
- 🧠 深度学习中的超参数调优技巧
3. 数据科学工具链扩展
- 📦 安装
Scikit-learn和Statsmodels的高级用法 - 📊 可视化库
Matplotlib与Seaborn的进阶配置 - 📚 推荐学习资源：Python 数据科学基础教程
实战案例 📌
尝试以下项目来巩固知识：
- 📈 使用
Scikit-learn构建分类模型 - 🧠 用
TensorFlow实现神经网络 - 🛠️ 利用
NumPy进行矩阵运算优化
常见问题解答 ❓
- Q: 如何处理内存不足的问题？
A: 尝试使用Dask或PySpark分布式计算框架。 - Q: 如何提升模型训练效率？
A: 使用 GPU 加速（如CUDA支持的TensorFlow/PyTorch）。