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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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（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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