数据挖掘实验室数据挖掘课程实验室

数据挖掘实验室的内容挺全的，从数据清洗到模型评估，基本都涵盖到了。你平时做数据、建模型，估计都少不了用到它讲的这些技能。

Jupyter Notebook 的交互体验不错，写代码、跑模型、看图，全都在一个地方，效率挺高。而且像pandas、sklearn这些常用库，实验里都有例子，跟着做也容易上手。

数据预环节讲得比较细，像缺失值填充、异常值这些操作都有实际演示。做EDA的时候，用Matplotlib、Seaborn画图方便，图一看就懂。

特征工程部分也蛮实用的，比如用SelectKBest筛特征，或者用PCA降维，实际项目里常见。要是你之前特征没啥头绪，这部分可以多看看。

模型这块，从分类、回归到聚类，通通带了一遍。你可以直接在 Notebook 里跑随机森林、SVM这些模型，也能试试不同的评估指标，比如准确率、F1 分数这些，方便比对效果。

做完模型之后，用交叉验证验证一下结果也有讲，还教你怎么用k-fold方法避免过拟合。整体流程还挺完整的。

你如果想进一步搞点深度学习的内容，也可以拓展用TensorFlow或PyTorch，他们也提到过。建议用Git管理一下代码，方便回退。