本书基于Python语言,结合实际的数据集,介绍如何使用机器学习与深度学习算法,对数据进行实战分析。本书在内容上循序渐进,先介绍了Python的基础内容,以及如何利用Python中的第三方库对数据进行预处理和探索可视化的相关操作,然后结合实际数据集,分章节介绍了机器学习与深度学习的相关算法应用。本书为读者提供了源程序和使用的数据集,方便读者在阅读时同步运行程序,在增强学习效果的同时为读者节省了编写程序的时间。源程序使用Notebook的形式进行组织,每个小节注释清晰,讲解透彻。同时为程序配备了相应的视频讲解,辅助读者对程序能很好地理解和消化。本书在简明扼要地介绍算法原理的同时,更加注重实战应用和对结果的解读。
本书共分为12 章,前面4 章是介绍了Python 的使用与基于Python 机器学习的预备知识,后面8 章则是分模块介绍了统计分析、机器学习与深度学习的主流算法和经典应用。本书尽可能做到内容全面、循序渐进,案例经典实用,而且代码通过Jupyter Notebook 来完成,清晰易懂,方便操作,即使没有Python 基础知识的读者也能看懂本书的内容。
1:本书包含的主要内容有
书中各章节知识点2:随书带有每个章节案例的原始程序和使用到的数据集
解压后的原始程序和使用到的数据集3:本书的大部分章节都有较详细的程序视频讲解
4:详实的代码片段、结果解释和输出结果
书籍不是彩色印刷,图示仅供参考书籍不是彩色印刷,图示仅供参考。
本书在编写时尽可能地使用了目前最新的Python 库,但是随着计算机技术的迅速发展,以及作者水平有限,编写时间仓促,书中难免存在疏漏和错误,敬请读者不吝赐教。
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