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NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn以及Pytorch,一应俱全 涵括常见应用场景,可作为初学者入门指南以及从业者中长期参考手册 深度阐述机器学习环境搭建、数据加载、数值处理、数据分析和可视化 结合理论和实践来解释监督学习、无监督学习、回归算法以及集成学习 通过一个端到端解决方案来解释复杂的卷积神经网络架构、原理和实现 本书分为三个部分。部分向您介绍使用 Python 的数字运算和数据分析工具,并深入解释环境配置、数据加载、数值处理、数据分析和可视化。第二部分涵盖机器学习基础知识和 Scikit-learn 库。它还通过理论和实践课程以简单的方式解释了监督学习、无监督学习、回归算法的实现和分类以及集成学习方法。第三部分解释了复杂的神经网络架构,并详细介绍了卷积神经网络的内部工作和实现。最后一章包含 Pytorch 中神经网络的详细端到
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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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