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本书专为在学术与商业领域从事数据科学和数据分析的人员而设计,旨在以Python为工具详细介绍数据科学和分析中使用的主要概念、技术、方法及一些实用技巧,为立志成为数据科学家的读者提供可行的实践指南。 本书各个章节彼此独立,以便读者可以轻松地查阅所需内容。 全书从处理过程和获取结果的角度讨论了数据科学和数学分析的相关内容, 还介绍了Python的重要功能,包括Python入门知识。本书涵盖机器学习、模式识别和人工智能的基本要素,它们是本书其余部分所使用的算法和实现的基础;还介绍了使用聚类技术和分类算法进行回归分析,探索了分层聚类、决策树、集合技术、降维技术和推荐系统;*后讨论了支持向量机算法以及回归和分类等应用程序中重要的核心技巧。
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