面向对象高阶、爬虫、并发线程、Django/Flask、机器学习、深度学习、Numpy 高阶、可视化花哨图表。

如果你想自己定义标签体育、财经、娱乐、健康、教育用通用大模型接口（豆包、DeepSeek、GPT）最方便。给文字打标签。判断正面 / 负面 / 中性。python运行请对以下文本分类，只能从以下类别选择：体育、财经、娱乐、健康、教育文本：{}只输出类别，不要解释。data = {# 测试print(deepseek_classify("明星发布新歌"))

特征工程 = 把原始业务数据，清洗、转换、筛选成「模型能高效学习、业务能解释」的优质特征的全过程。用最少、最准的特征，让模型效果最好、最稳定、最可解释。多个输入特征之间高度相关，互相重复信息，相当于给模型喂了 “重复的话”比如：同时用「身高 (cm)」和「身高 (m)」、「月消费」和「年消费」，就是典型的多重共线性。

【代码】SQL → Hive → Python 数据分析 → 机器学习 / AI 基础。

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