python机器学习专题课（线性模型多元线性回归、LASSO 、决策树）
本团队将Python文本分析的整个流程进行了梳理，使用的操作软件为Python，分为️Python基础、python机器学习理论分析、 python机器学习与经管论文应用（第三部分是重点，️可以先看第三部分，️不做虚的，资料真正能结合论文使用最关键！）。并且配套️ppt️讲义+案例+数据+代码+全流程视频️进行讲解，代码和数据都是精简化并且每个都配备视频演示，资料非常非常详细且通俗易懂，大家只要将变量改为自己的变量进行套用即可，我们保证大家看了这份资料后能够完全掌握python机器学习并且能够轻而易举的用到自己的写作上，与此同时对于要在以后要在️高校工作的老师和博士来说，只会stata方法会使自己文章已经过于普通，而机器学习是未来方法的创新和趋势，掌握机器学习容易发表好文章；对于以后要就业的同学来说，️掌握️python️自身的一个技能，在以后就业方面会更胜一筹！9 C5 v _9 U7 e, B1 n0 S3 b 此资料不仅有配套讲义+理论解析+案例+数据+代码，我们还为此录制了️3个小时30分钟的讲解️视频（时间是学习的恰到好处，由于代码的运行等待时间长，我们️将无效等待时间都给大家去掉，️无废话精简版太长和太短都不好，️3个半小时纯纯干货！），原因在于有些同学属于初学者，python是一个比较系统复杂的方法，只拥有代码或者数据在使用过程中可能会出现报错情况，自己无法解决只能到处询问，甚至部分同学的代码和数据都是从别的地方摘取而来，并不能运用到论文写作中，也不能确保这些代码是否为规范。为了展示资料准确性和学术的严谨性，我们python的操作过程进行了录制讲解，这和数据和代码全方便的配套，360度全方位解读python机器学习，全部使用视频讲解方式会使大家更容易接受和学习，这将大大提高同学们的学习效率！C m) ]7 C1 G a* m+ P* C+ F$ ?; @; o 为了确保大家真正能够对资料进行使用，我们还从学校里找来了️三名非本专业的学生（艺术性、体育和工业工程），在他们的建议下我们进行了研发和修改真正适合大家学习资料。我们展示的课程每一个都讲解的十分详细，这是️全部️python机器学习️的方方面面，内容做的非常规范，做产品对用户负责，对自己的信誉负责！本资料将价格定在️极低水平️（大家可以对比一下所在城市的物价和人工），原因是想让更多的用户参与学习，也希望此资料能够解决更多用户的科研问题，提高更多科研人员的科研效率！+ g5 E+ D G( C" y" H5 c 资料的主要内容有：️第一部分 Python基础 ： （1） Python及Jupyter notebook的安装与使用 （2） Python标识符（合法标识符、命名习惯、建立和解除引用） （3） python标准操作和优先级（函数调用、幂运算 、正负号等） （4） python基本数据类型（数值型-整数型、浮点型、字符串型及布尔型等） （5） python数据结构（列表、元组、集合、字典等） （6） python表达式、判断与循环️第二部分 Python机器学习理论分析 ： （1） 机器学习概述与模型评估 （2） 线性回归与逻辑回归 （3） 分类问题与不同的决策树 （4） 回归树与随机森林 （5）贝叶斯分类器 （6） 聚类算法 （7） 支持向量机 （8） LASSO️第三部分 Python机器学习与经管论文应用 （真正能够结合使用才是最关键） ： 讲解结合文献：陈运森,周金泳,彭嘉续.中国上市公司分红的动因研究——基于机器学习的证据[J/OL].中国工业经济,2024,(05):155-173️（中文顶刊） （1）摘要写作讲解 （2）引言、研究背景、研究目的写作讲解 （3）创新点提出及研究价值讲解分析 （4）文献综述讲解 （5）研究设计讲解（研究方法、模型性能评估方法） （6）六大模型拟合结果️数据代码运行及其讲解（此为重点），如下 1.线性模型（多元线性回归） 2.LASSO 3.决策树 4.支持向量机 5.渐进梯度回归树 6.随机森林 （7）不同类别公司特征对公司现金分红行为的预测表现差异数据代码运行及其讲解 （8）梯度回归树和随机森林变量相对重要性数据代码运行及其讲解 （9）ALE图形绘制数据代码运行及其讲解，包括梯度回归树和随机森林有关留存收益资产比、实际税率、纳税波动性等 （10）机器学习相关扩展分析 此资料购买后可以️开票，购买页面即可申请，️只会stata方法会使自己文章已经过于普通，而机器学习是未来方法的创新和趋势，掌握机器学习容易发表好文章！ 资料的精髓在于视频，视频已经采取高精湛技术加密，但是丝毫不影响老师和同学们使用和观看，会影响同行用于商业用途，另外出售别人的音频视频就是国家认定的违法侵权，为了避免不必要的金钱和时间损失，用于商业用途的同行业竞争者请勿打扰。
出处：草莓科研
