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大数据分析与机器学习技术已成为各行各业实现数字化变革的关键驱动力。本书以功能强大且较易上手的Python语言为编程环境，全面讲解了大数据分析与机器学习技术的商业应用实战。 全书共16章，讲解了线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型、朴素贝叶斯模型、K近邻算法模型、随机森林模型、AdaBoost与GBDT模型、XGBoost与LightGBM模型、PCA（主成分分析）模型、聚类与分群模型（KMeans与DBSCAN算法）、协同过滤算法模型、Apriori关联分析模型、神经网络模型等十余种机器学习模型的原理和代码实现，每种模型都配有一到两个典型案例，涵盖金融、营销、医疗、社会科学、企业办公与管理等多个领域。 本书适合具备一定数学知识和编程基础、希望快速在工作中应用大数据分析与机器学习技术的读者阅读，也适合Python编程爱好者或对大数据分析与机器学习技术感兴趣的
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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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