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Pandas與scikit-learn數據分析與挖掘實用指南

Pandas與scikit-learn數據分析與挖掘實用指南

定 價:¥45.00

作 者: 郭肖勇編著
出版社: 天津大學出版社
叢編項:
標 簽: 暫缺

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ISBN: 9787561870228 出版時間: 2021-08-01 包裝: 平裝-膠訂
開本: 16開 頁數: 132 字數:  

內容簡介

  數據分析與挖掘可以幫助人們從數據中發(fā)現規(guī)律獲取知識。Pandas與Scikit-learn是目前較為流行的數據分析、可視化與機器學習工具。通過Python語言可以方便地使用Pandas與Scikit-Iearn進行數據分析與挖掘。《(2021版)Pandas與scikit-learn數據分析與挖掘實用指南》通過大量的實例系統(tǒng)地講解這兩個庫的使用。前兩章介紹了數據挖掘的基本概念和Python開發(fā)環(huán)境的搭建。第3章和第4章介紹Pandas與Scikit-leam的使用。第5章介紹特征工程,這是在數據挖掘與建模過程中非常重要的環(huán)節(jié)。最后一章通過實例來演示完整的數據挖掘項目流程。《(2021版)Pandas與scikit-learn數據分析與挖掘實用指南》適合高等院校理工科專業(yè)的本科生和研究生及其他任何對數據分析與挖掘感興趣的人士閱讀。

作者簡介

暫缺《Pandas與scikit-learn數據分析與挖掘實用指南》作者簡介

圖書目錄

 
第 1章 引言
1.1數據挖掘
1.2機器學習算法
1.3數據挖掘的主要流程
第 2章 Python 基礎
2.1Python 簡介
2.2Python 開發(fā)環(huán)境的搭建
第 3章 Pandas 基礎
3.1創(chuàng)建、讀取和寫人
3.2索引、選擇和分配
3.3分組和排序
3.4 數據類型和缺失值
3.5 重命名及合并
第4章Scikit-leam 基礎
4.1Scikit-learn 簡介
4.2Scikit-learn 的技術基礎
4.3Scikit-learn 安裝
4.4監(jiān)督學習
4.5 交叉驗證:評估機器學習模型的表現
第5章特征工程
5.1 基準模型
5.2分類編碼
5.3特征的生成
5.4 特征的選擇
第 6 章 實例.
6.1 lightgbm 實踐: 桑坦德銀行客戶交易預測
6.2Kaggle Titanic 生存預測
 

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