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206千字 字数
2019-07-01 发行日期
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主编推荐语

寓复杂问题于简单实践，轻松掌握Python数据分析和机器学习技能。

内容简介

本书深入讨论数据挖掘与人工智能相关的60多个主题，介绍了使用Python进行数据分析和高效的机器学习，首先从一节Python速成课开始，然后回顾统计学和概率论的基础知识，接着深入讨论与数据挖掘和机器学习相关的60多个主题，包括贝叶斯定理、聚类、决策树、回归分析、实验设计等。

提供三大实战案例：使用真实的电影评分数据创建一个电影推荐系统；创建一个能实际运行的维基百科数据搜索引擎；创建一个垃圾邮件分类器，可以对邮件账户中的垃圾邮件和正常邮件进行正确的分类。

本书涵盖准备分析数据、训练机器学习模型和可视化分析结果等主题，有助你提高使用Python高效地进行数据分析和机器学习的能力，并建立信心以更好地分析自己的机器学习模型。

目录

  • 版权信息
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  • 第1章 入门
  • 1.1 安装Enthought Canopy
  • 1.2 使用并理解IPython/Jupyter Notebook
  • 1.3 Python基础——第一部分
  • 1.4 理解Python代码
  • 1.5 导入模块
  • 1.6 Python基础——第二部分
  • 1.7 运行Python脚本
  • 1.8 小结
  • 第2章 统计与概率复习以及Python实现
  • 2.1 数据类型
  • 2.2 均值、中位数和众数
  • 2.3 在Python中使用均值、中位数和众数
  • 2.4 标准差和方差
  • 2.5 概率密度函数和概率质量函数
  • 2.6 各种类型的数据分布
  • 2.7 百分位数和矩
  • 2.8 小结
  • 第3章 Matplotlib与概率高级概念
  • 3.1 Matplotlib快速学习
  • 3.2 协方差与相关系数
  • 3.3 条件概率
  • 3.4 贝叶斯定理
  • 3.5 小结
  • 第4章 预测模型
  • 4.1 线性回归
  • 4.2 多项式回归
  • 4.3 多元回归和汽车价格预测
  • 4.4 多水平模型
  • 4.5 小结
  • 第5章 使用Python进行机器学习
  • 5.1 机器学习及训练/测试法
  • 5.2 使用训练/测试法防止多项式回归中的过拟合
  • 5.3 贝叶斯方法——概念
  • 5.4 使用朴素贝叶斯实现垃圾邮件分类器
  • 5.5 均值聚类
  • 5.6 基于收入与年龄进行人群聚类
  • 5.7 熵的度量
  • 5.8 决策树——概念
  • 5.9 决策树——使用Python预测录用决策
  • 5.10 集成学习
  • 5.11 支持向量机简介
  • 5.12 使用scikit-learn通过SVM进行人员聚集
  • 5.13 小结
  • 第6章 推荐系统
  • 6.1 什么是推荐系统
  • 6.2 基于项目的协同过滤
  • 6.3 基于项目的协同过滤是如何工作的
  • 6.4 找出电影相似度
  • 6.5 改善电影相似度结果
  • 6.6 向人们推荐电影
  • 6.7 改善推荐结果
  • 6.8 小结
  • 第7章 更多数据挖掘和机器学习技术
  • 7.1 最近邻的概念
  • 7.2 使用KNN预测电影评分
  • 7.3 数据降维与主成分分析
  • 7.4 对鸢尾花数据集的PCA示例
  • 7.5 数据仓库简介
  • 7.6 强化学习
  • 7.7 小结
  • 第8章 处理真实数据
  • 8.1 偏差－方差权衡
  • 8.2 使用折交叉验证避免过拟合
  • 8.3 数据清理和标准化
  • 8.4 清理Web日志数据
  • 8.5 数值型数据的标准化
  • 8.6 检测异常值
  • 8.7 小结
  • 第9章 Apache Spark——大数据上的机器学习
  • 9.1 安装Spark
  • 9.2 Spark简介
  • 9.3 Spark和弹性分布式数据集
  • 9.4 MLlib简介
  • 9.5 在Spark中使用MLlib实现决策树
  • 9.6 在Spark中实现均值聚类
  • 9.7 TF-IDF
  • 9.8 使用Spark MLlib搜索维基百科
  • 9.9 使用Spark 2.0中的MLlib数据框API
  • 9.10 小结
  • 第10章 测试与实验设计
  • 10.1 A/B测试的概念
  • 10.2 检验与值
  • 10.3 使用Python计算统计量和值
  • 10.4 确定实验持续时间
  • 10.5 A/B测试中的陷阱
  • 10.6 小结
  • 看完了
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评分及书评

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出版方

人民邮电出版社·图灵出品

图灵社区成立于2005年6月，由人民邮电出版社投资控股，以策划出版高质量的科技书籍为核心业务，主要出版领域包括计算机、电子电气、数学统计、科普等，通过引进国际高水平的教材、专著，以及发掘国内优秀原创作品等途径，为目标读者提供一流的内容。