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1.知识体系科学完备,循序渐进助力自学 本书从数据分析与可视化的基本概念入手,围绕分类、回归、聚类、关联规则、时序数据、文本数据、社交网络数据七大主流分析场景,结合真实案例,逐层剖析算法的原理、Python 实现与可视化呈现,形成 理论 代码 图形 洞见 的完整闭环。 2.图数结合强化理解,双向驱动创新思路 与传统教材将 分析 与 可视化 相割裂不同,本书创新性地将二者贯穿始终。这种 以图释数、以数验图 的设计,有助于读者直观理解复杂模型,提升结果解释能力。 3.融入丰富实战案例,贴近行业实际应用 本书第4~10章每章均包含丰富的实战案例,涵盖鸢尾花分类分析、股票收盘价分析、手机评论文本情感分析等真实场景。书中代码注重可复现性。本书提供完整的数据集与参数配置说明,可以培养读者解决实际问题的全局思维。 4.紧
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Python编程导论(第2版)计算思维实现 紧跟AI时代,独家大模型编程章节。从数据分析到大模型调用,一本贯通Python核心技能与前沿实战。
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