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本文基于《深入浅出数据科学：Python编程》书记，归纳总结的学习笔记，仅用于个人学习，如有侵权请联系。模型参数：截距（intercept）与斜率（coef）划分训练集/测试集：避免只在训练数据上“自嗨”四、预测模型：线性回归（sklearn）一、数据处理与探索（pandas）4）t 检验（scipy 可用）六、A/B 测试（实验设计要点）三、特征工程：日期列的处理。2）中心极限定理（CLT）3）

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