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基于股票大数据分析的Python入门实战 视频教学版 胡书敏 著 清华大学出版社
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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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"★快速上手 本书对Python的基础知识做了整合和浓缩,避免读者在基础知识上花费过多时间却感觉毫无成效。★普适性强 本书的内容浅显易懂,专业化术语较少。如果你具备一定的编程基础,则可以跳过任意部分,直接学习感兴趣的内容。★目标专注 本书的知识目标较为专一,用一句话概括就是“在Web端实现Python数据分析可视化”。技能树的爬升阶段为Python语法基础→算法初探→Python数据分析可视化→Django Web→数据分析可视化网站的搭建等。★授之以渔 笔者深知自主学习的重要性,因此在书中很多地方会提供相应的参考资料,以便读者去查询、理解、学习一些新的内容。"
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"《Python数据分析与可视化项目实战》专注于Python数据分析与可视化的实战指导,打破了传统的理论框架,注重实践和项目实战,适合有一定编程基础、想要深入学习数据分析和可视化的读者。在内容设计上,采用了循序渐进的方式,逐步引导读者掌握数据分析和可视化的技能。每章以一个具体的项目示例为主线,详细讲解相关的理论知识和基本技巧,并提供实用的代码示例。读者在阅读过程中可以通过实际操作来加深对书中知识的理解和掌握。书中每个项目案例都选取了具有代表性和实用性的主题,包括股票市场走势预测、城市自行车共享需求预测、电商客户数据分析等,这些项目案例不仅让读者理论与实践相结合,更让读者从不同领域的数据问题中受益良多,将理论知识应用于实际项目中。"
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