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100 条"Python机器学习与可视化分析实战"搜索结果
Python机器学习与可视化分析实战
Python机器学习与可视化分析实战
  • 王晓华
  • Python机器学习入门必读，全面涵盖理论、应用及实践，可作为教材。
Python数据分析——从获取到可视化 电子书
Python数据分析——从获取到可视化
  • 编著
  • 本书分为4部分：第1部分主要介绍数据的采集，从数据采集的意义和基本概念开始，介绍依次介绍Python工具库、Scrapy第三方框架、如何采集数据，以及如何通过Selenium采集动态页面和手机APP数据采集；第2部主要介绍4种常用的数据分析方法；第3部分主要通过3种可视化工具介绍数据可视化；第4部分介绍一个完整的实战训练项目，帮助读者系统地梳理数据采集、分析、可视化的整体过程，巩固理论知识，增加实
数据分析及可视化（Excel+Python） 电子书
数据分析及可视化（Excel+Python）
  • 王斌会　编著
  • 本书共9章，内容包括数据分析及可视化概述、Python数据分析基础、Python数据可视化方法、数据挖掘基础及可视化、数据基本分析及可视化、数据综合评价及可视化等。
Python学习笔记：从入门到实战 电子书
Python学习笔记：从入门到实战
  • 张学建
  • 精讲学习视频全程相伴，扫码即看；331个有趣实例及精彩分析娓娓道来
Python数据分析与可视化案例教程（微课版） 电子书
Python数据分析与可视化案例教程（微课版）
  • 余本国
  • 本书针对Python零基础的读者，重点讲解利用Python进行数据分析的基础知识，并通过大量的实战案例，使读者掌握数据处理、分析与可视化的方法。全书分为4个部分，共13章，主要内容包括：Python语法基础、网络爬虫、NumPy、pandas、正则表达式与格式化输出、数据处理与数据分析、Matplotlib、pyecharts、Altair动态可视化、NetworkX、航班数据分析、豆瓣网络数据分
Python数据可视化 电子书
Python数据可视化
  • 黑马程序员
  • 本书共分为9章，第1章介绍数据可视化与matplotlib的入门知识；第2-8章全面地介绍matplotlib的核心知识，包括使用matplotlib绘制简单图表、图表辅助元素的定制、图表样式的美化、子图的绘制及坐标轴共享、坐标轴的定制、绘制3D图表和统计地图、使用matplotlib绘制高级图表；第9章介绍pyecharts的基础知识。
机器学习 电子书
机器学习
  • 董亮
  • 机器学习基础与高级内容全面讲解，实例丰富，易于学习巩固。
机器学习与数据挖掘 电子书
机器学习与数据挖掘
  • 王璐烽
  • 本书以项目实践作为主线，结合必需的理论知识，以任务的形式进行内容设计，每个任务都包含任务描述及任务实施的步骤，读者按照实施步骤进行操作就可以完成相应的学习任务，从而不断提升项目实践能力。本书主要内容涉及机器学习的基础知识，模型评估与选择，回归、分类、聚类等机器学习算法，数据挖掘的基础知识，数据分析与应用，以及通过用户行为分析预测项目学习如何将机器学习与数据挖掘应用到实际中。本书适合使用机器学习与数
数据可视化与分析基础 电子书
数据可视化与分析基础
  • 张丹珏
  • 本书以循序渐进的方式，由浅入深地讲述了数据分析的整个过程。全书共分6章，主要内容包括：数据分析概述、数据可视化初步、数据可视化进阶、数据挖掘基础、数据分析报告和综合案例。每章内附有实用性范例供读者练习，巩固所学知识。　　本书在讲解数据可视化的基础性原理的同时，融入真实案例分析，具有较强的实用性，帮助读者举一反三，真正学会大数据可视化和数据挖掘的工具软件，能运用大数据思维解决学习和工作中的实际问题。
数据分析与可视化 电子书
数据分析与可视化
  • 主编
  • 本书主要针对数据科学、统计学、商学领域的教学，介绍基于Python软件的数据可视化基础知识、数据计算与交互式绘图，机器学习中的可视化工具和技术，以及特定数据结构下的可视化技术，如金融数据结构、生物数据结构、网络数据结构中的可视化展示，并配以丰富的案例，紧密结合常见的统计方法和机器学习方法。本书配有大量实际案例和习题，涉及金融、经济管理、医疗影像、健康大数据、地理数据等方面的知识，内容翔实，能让授课
Python大数据分析与挖掘实战（微课版） 电子书
Python大数据分析与挖掘实战（微课版）
  • 黄恒秋 莫洁安 谢东津 张良均 苏颖
  • 本书以应用为导向，将理论与实践相结合，深入浅出地介绍了利用Python进行大数据分析与挖掘的基本知识，以及如何将其应用到具体领域的方法。本书分3篇：基础篇、案例篇和提高篇。基础篇(第1章-第6章)主要介绍Python基础知识及应用于科学计算、数据处理、数据可视化、机器学习、深度学习等方面的基础知识；案例篇(第7章-第11章)主要介绍利用Python进行金融、地理信息、交通、文本分析、图像识别等领域
Python算法设计与分析 电子书
Python算法设计与分析
  • 王硕 董文馨 张舒行 张洁 李秉伦
  • 本书内容包括：算法初步、排序算法、查找、双指针问题、哈希算法、深度优先搜索算法、广度优先搜索算法、回溯算法、动态规划、贪心算法、分治算法、并查集、最短路径算法和数论算法等常见算法。
机器学习基础 电子书
机器学习基础
  • 编著
  • 近年来人工智能技术蓬勃发展，人工智能正在改变我们的生活。为了让读者在不需要掌握太多数学和计算机科学知识的情况下，能够快速上手，使用Python语言实现常用的机器学习算法，并解决一些实际的问题，我们策划并出版本书。本书共14章，内容涵盖基本的机器学习概念和环境搭建，目前各个领域中的热门算法，以及数据预处理、模型评估和文本数据分析等。希望本书可以让读者轻松入门，在动手实践的过程中找到乐趣。本书可以作为
实用机器学习 电子书
实用机器学习
  • 孙亮 黄倩
  • 大数据时代为机器学习的应用提供了广阔的空间，各行各业涉及数据分析的工作都需要使用机器学习算法。本书围绕实际数据分析的流程展开，着重介绍数据探索、数据预处理和常用的机器学习算法模型。本书从解决实际问题的角度出发，介绍回归算法、分类算法、推荐算法、排序算法和集成学习算法。在介绍每种机器学习算法模型时，书中不但阐述基本原理，而且讨论模型的评价与选择。为方便读者学习各种算法，本书介绍了R语言中相应的软件包
机器学习与大数据技术 电子书
机器学习与大数据技术
  • 牟少敏
  • 本书较为全面地论述了机器学习、深度学习、大数据技术与图像处理技术的基本概念、基础原理和基本方法，以农业为应用场景，力求通缩易懂，深入浅出的介绍了与机器学习、深度学习、大数据技术与图像处理技术问题联系密切的内容。全书主要分为4大部分：机器学习、大数据技术和图像处理技术的基础知识；经典的机器学习基本理论和方法，以及深度学习和大数据未来的发展；实践应用；机器学习和人工智能的数学基础与编程基础。
机器视觉技术与应用实战 电子书
机器视觉技术与应用实战
  • 丁少华
  • 本书从机器视觉的基本概念到机器视觉算法，从机器视觉核心部件到可配置的纯嵌入式视觉系统，从2D视觉技术到3D视觉技术，从黑白视觉技术到彩色视觉技术，从传统视觉技术到深度学习技术，从视觉系统设计方案到各行业的应用场景，从视觉检测、测量、定位、读码与识别四大需求到实际应用案例都分别进行了详细介绍。
Python数据分析案例实战(慕课版） 电子书
Python数据分析案例实战(慕课版）
  • 王浩 袁琴 张明慧
  • 全书共分10章，内容包括数据分析基础、NumPy模块实现数值计算、pandas模块实现统计分析、Maplotlib模块实现数据可视化、客户价值分析、销售收入分析与预测、二手房数据分析预测系统、智能停车场运营分析系统、影视作品分析和看店宝。
Python 深度学习 电子书
Python 深度学习
  • 吕云翔 刘卓然 关捷雄 等编著
  • 《Python深度学习》以深度学习框架为基础，介绍机器学习的基础知识与常用方法，全面细致地提供了机器学习操作的原理及其在深度学习框架下的实践步骤。全书共16章，分别介绍了深度学习基础知识、深度学习框架及其对比、机器学习基础知识、深度学习框架（以PyTorch为例）基础、Logistic回归、多层感知器、卷积神经网络与计算机视觉、神经网络与自然语言处理以及8个实战案例。本书将理论与实践紧密结合，相信
PowerBI数据挖掘与可视化分析 电子书
PowerBI数据挖掘与可视化分析
  • 裴丽丽 编著
  • “人人都是数据分析师”系列，深入浅出讲解PowerBI应用和秘诀，让你的数据“狂飙”。
商务数据分析与可视化 电子书
商务数据分析与可视化
  • 吴功兴
  • 本书通过借鉴和吸收商务数据分析与可视化的最新内容，系统介绍了在电子商务环境下进行数据分析与可视化的各种思路和方法。本书共8章，包括商务数据分析概述、商务数据分析的思路、商务数据分析方法、商务数据挖掘技术、商务数据可视化、商务数据分析应用场景、电商平台数据分析、商务模型综合案例。本书为用书教师提供教学课件、习题答案、教学大纲、模拟试卷等资源，用书教师可在人邮教育社区（www.ryjiaoyu.com
Excel数据分析与可视化 电子书
Excel数据分析与可视化
  • 柳扬 张良均
  • 本书以“自动售货机”产品销售为主线，共分7个项目。项目1介绍了某企业“自动售货机”的经营困惑，以及“自动售货机”数据分析的流程；项目2为商品的整体销售情况分析；项目3为区域销售情况分析；项目4为商品库存的分析；项目5为用户行为的分析；项目6为商品销售量的预测；项目7介绍了“自动售货机”周报的撰写。
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