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Python数据分析与挖掘实战 Foxpro 机械工业出版社 七天无理由退货 团购优惠 正规发票
（1）作者背景：泰迪智能科技股份有限公司董事长，国家科技部入库技术专家、全国专业学位水平评估专家，华南师范大学、中南财经政法大学等30余所高校教授或硕导。 （2）作者经验丰富：在大数据挖掘与分析领域有10余年工程实践、教学和创办企业经验，承担项目1项，省部级项目4项；荣获中国产学研合作奖、数字信访重大突破奖、南方电网发明专利奖、省科步奖、省教学成果奖等10余项省部级奖项。 （3）公认经典著作：院校师生和数据科学工作者公认的数据挖掘经典著作，是该领域的事实标准。 （4）书升级：前2版销售超过15万册，被国内100余所院校采用为教材，好评如潮。 （5）配套资源丰富：提供数据文件、程序源码、教学课件、教学大纲等各种资源，便于读者自学和教学。
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本书讲解主要以Python数据分析相关内容为主，还涉及数据分析背后的数学思维。全书内容主要分为三部分。*部分为Python数据分析相关技能，包括NumPy、pandas等重要的第三方库的使用技巧；第二部分为数据分析相关统计学知识，主要包含构建模型的流程、思路，以及数学原理的解析；第三部分为实战，主要是结合Python数据分析工具与统计学知识的实践操作。对于那些想要进入数据分析领域的初学者非常适合阅读本书，即使你没有扎实的Python编程基础，没有深厚的数理统计功底，依然可以通过本书的学习对数据分析技术产生浓厚的兴趣，以及对数据分析的原理与应用有更加整体的认识和理解。
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Python机器学习与可视化分析实战 详解聚类、线性回归、逻辑回归、决策树算法及其可视化分析
本书通过机器学习与可视化组件相结合的方式，系统介绍机器学习与可视化分析相关技术，并通过实战项目讲解机器学习中常用的数据挖掘相关知识，例如聚类、线性回归、逻辑回归以及决策树算法。特别是为了满足部分读者的需求，本书还详细介绍了深度学习的两个基础算法 文本分类与图像识别算法。
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《Python数据分析技术手册：基础·实战·强化》是“计算机科学与技术手册系列”图书之一，该系列图书内容全面，以理论联系实际，能学到并做到为宗旨，以技术为核心，以案例为辅助，引领读者全面学习基础技术、代码编写方法和具体应用项目，旨在为想要进入相应领域或者已经在该领域深耕多年的技术人员提供新而全的技术性内容及案例。 本书是一本侧重数据分析基础 实践的Python数据分析图书，为了保证读者可以学以致用，在内容编排方面循序渐进地进行了3个层次的讲解：基础知识铺垫、案例进阶实战和综合项目强化应用。 本书提供大量的资源，包含235个实例、9个方向的应用案例和一个大型数据分析项目，力求为读者打造一本基础 应用 实践一体化精彩的Python数据分析图书。 本书不仅适合Python初学者、数据分析人员、从事与数据分析相关工作的人员、对
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本书是一本使用 Python 3.8 进行数据处理和分析的学习指南。全书分为三部分：基础入门、实战案例及拓展与应用。在基础入门部分，介绍了 Python 的语法基础，包括数据类型、流程控制、函数，数据的导入导出，数据处理的 NumPy 和 Pandas 库，数据清洗、数据分析、数据可视化和图像处理，以及正则表达式和爬虫方面的知识点；在实战案例部分，介绍了中文分词 jieba 库，并用三个完整的数据分析案例介绍了数据的清洗和分析过程；在拓展与应用部分，主要介绍了 Python 对文件系统的操作和格式化字符串的输出，并对数据库的操作、Python 应用模块的 DIY 与发布，以及机器学习入门做了简单的介绍。 本书内容丰富、简单易懂，适合本科生、研究生阅读，以及对 Python 语言感兴趣或者想要使用 Python 语言进行数据分析的读者参考。
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机器学习重点关注的是预测 利用历史和未来之间的关系，根据所知道的预测想知道的。机器学习的核心是一种基于数学/算法的技术，本书聚焦于两类能够实现有效预测结果的算法族，并借助当前流行的 Python 语言来展现如何应用这些算法，使掌握机器学习更加简单。本书展示了如何利用 PySpark 将这两类算法扩展到需要使用多个分布式处理器的超大规模数据集上。 1.深入浅出，简单术语。本书没有用复杂的数学公式，而是用简单的术语来解释算法，并提供示例代码来帮助读者快速上手。 2.针对小白设计，内容丰富易懂。本书专为没有专业数学或统计学背景的读者设计，包含如下内容： ● 为任务选择合适的算法； ● 学习相关机制以及准备数据； ● 通过代码演示算法的PySpark实现，可扩展到使用数百个处理器的大规模数据集上； ● 掌握核心Python机器学习算法包
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（1）作者经验丰富：作者是数据分析专家，在电商、美妆、餐饮等领域有丰富的数据分析经验，原创文章所有渠道阅读量破100万。（2）深谙读者痛点：十分了解数据分析师在思维、技能和业务等方面的学习痛点，本书专门为此准备了一套“思维 技能 理论 实践”的方法。（3）以实用为本，聚焦重点：Pandas数据分析常用的高频操作不到Pandas实际功能的20%，却能解决超过80%的问题。本书去繁就简，只专注于能
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