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(1)本书采用以任务为导向的编写模式,按照解决实际任务的工作流程,逐步展开,介绍相关的理论知识点,生成可行的解决方案,将任务落实在实现环节。全书大部分章节紧扣任务需求展开,不堆积知识点,着重于思路的启发与解决方案的实施。 (2)配套网站中的C、C++、Java、Python程序自动评测系统提供了大量适合初学者的程序编程练习。题目按照各个单元分类,约100题,称为“百题大战”。由于Python具备优雅的语法和强大的内置数据结构(列表和字典),因此绝大部分题目仅需要3~5行Python代码即可完成。 (3)利用互联网资源来优化学习体验,本书介绍在云端米筐Notebook中运行Python程序的方法,大大方便了Python程序的开发。本书还介绍正则表达式交互式学习网站,读者在网站可以通过闯关练习来熟练掌握正则表达式。
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为满足用人单位对数据分析和挖掘人员在编程方面的技能要求,本书遵循由浅入深的原则,详细地介绍了利用Python及其相关工具实现数据分析和挖掘的实用技能。 结合Python中成熟的Numpy、Pandas、MatPlotLib、Sklearn、Seaborn、Statsmodels和SciPy模块,实现数据分析与挖掘中关于数据的清洗、整理、探索、可视化、建模和评估等流程的操作,让每一位对数据分析和挖掘的从业者或感兴趣的读者都能从中学到所需的内容。 详解十大常用数据挖掘算法及案例实战,如多元线性回归的预测模型、决策树分类模型、SVM分类模型、GBDT分类模型、K均值聚类模型等,基本覆盖用人单位对常用挖掘算法的需求。
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