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寓复杂问题于简单实践，轻松掌握Python数据分析和机器学习技能
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数据科学家实践指南，依据高科技公司中数据科学家的职位描述和要求，创作本书。提供三大实战案例：1.使用真实的电影评分数据创建一个电影推荐系统；2.创建一个能实际运行的维基百科数据搜索引擎；3.创建一个垃圾邮件分类器，可以对邮件账户中的垃圾邮件和正常邮件进行正确的分类。本书涵盖准备分析数据、训练机器学习模型和可视化分析结果等主题，有助你提高使用Python高效地进行数据分析和机器学习的能力，并建立信心以更好地分析自己的机器学习模型。●清理和准备数据，使其可用于分析●应用Python中流行的聚类和回归方法●使用决策树和随机森林训练高效的机器学习模型●使用Python Matplotlib库对分析结果进行可视化●使用Apache Spark的MLlib包在大型数据库上进行机器学习
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顺序渐进地从Python基础知识、数据分析与可视化基础到机器学习进行讲解。案例丰富、结构清晰、简单明了。适合作为本科高年级或研究生相关课程的教材，也适合作为工程技术人员的参考书。配套微课视频、教学课件、源代码等资源。
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《零起点Python足彩大数据与机器学习的实盘分析》采用Python编程语言、Pandas数据分析模块、机器学习的和人工智能算法，对足彩大数据进行实盘分析。设计并发布了开源大数据项目zc-dat足彩数据包，汇总了200—206年全球5万余场足球比赛的赛事和赔率数据，包括威廉希尔、澳门、立博、Bet365、Interwetten、SNAI、皇冠、易胜博、伟德、必发等各大赔率公司。介绍了如何使用Python语言抓取网页总数据，下载更新zc-dat足彩数据包，并预测分析比赛获胜球队的取胜概率，同时提出了检测人工智能算法优劣的“足彩图灵”法则。
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