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机器之所以能学习,来源于大量的数据分析。《Python 3 数据分析与机器学习实战》首先讲述数据分析的过程,然后详细介绍常用的机器学习理论、算法与案例(大型案例 29 个),最终以解决实际问题驱动成书。 本书主要介绍的机器学习算法及数据分析方法,包括数据预处理、分类问题、预测问题、网络爬虫、数据降维、数据压缩、关联分析、集成学习和深度学习等。全书分三大部分共 17章 :第 0~3 章介绍 Python 的基础知识、安装和基本语法;第 4~7 章介绍 Python 的基本编程、机器学习基础及 Python 中常用的第三方库函数,并介绍数据预处理的基本方法;第 8~16 章分别介绍常用的机器学习分析算法及深度学习等。每章都采用多个经典案例图文并茂地介绍机器学习的原理和实现方法。 本书通熟易懂,并免费赠送全程同步教学录像和 Python 3 编程基础双录像
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本书共分3篇,针对Python爬虫初学者,从零开始,系统地讲解了如何利用Python进行常见的网络爬虫的程序开发。第篇快速入门篇(第章~第9章) 本篇主要介绍了Python环境的搭建和一些Python的基础语法知识等、Python爬虫入门知识及基本的使用方法、Ajax数据的分析和抓取、动态渲染页面数据的爬取、网站代理的设置与使用、验证码的识别与破解,以及App数据抓取、数据的存储方法等内容。第2篇技能进阶篇(第0章~第2章) 本篇主要介绍了PySpider和Scrapy两个常用爬虫框架的基本使用方法、分布式爬虫的实现思路,以及数据分析、数据清洗常用库的使用方法。第3篇项目实战篇(第3章) 本篇通过6个综合实战项目,详细地讲解了Python数据爬虫开始与实战应用。本篇对全书内容进行了总结回顾,强化读者的实操丶水平。本书案例丰富,注重实战,既适合Python程序员和爬虫爱好者阅
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