巴特勒和科比球员生涯数据集分析
作为爱好，本文将探讨巴特勒和科比的生涯数据集分析。在机器学习中，我们将介绍数据探索性分析EDA，knn，逻辑回归，SVM，决策树，随机森林，极限随机树，集成学习，Adaboost和GBDT等几种方法。此外，本文还将讨论Python编程语言+机器学习+数据可视化分析+数据爬取等能力。
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用户评论
这个数据集包含许多珍贵的数据，对深入研究NBA球员们很有帮助。
数据的质量不错，可以用来做一些中规中矩的分析。
根据这份数据，我们可以更好地了解球员们的背景和成就，达到全面认识他们的目的。
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