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1.可视化编程和数据分析，重点关注数据组织、可视化和探索性数据分析。2.聚类分析技术，包括层次聚类、k-均值、轮廓评分和聚类解释。3.分类技术，包括预测准确性评估和逻辑回归和随机森林等方法的统计比较。回归方法，重点关注模型评分以及正则化效果的评估和观察。4.数据投影和嵌入，特别是 PCA、多维缩放和 t-SNE 方法。5.分析图像和文本等非结构化数据，讨论向量空间和深度模型中的嵌入。
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