python数据分析与挖掘实战的第四章实训
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黄红梅、张良均《python数据分析与应用》第三章实训2代码。
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Python大数据分析与挖掘实战(微课版)黄恒秋 考核资料(理论考试+课程设计实训)
Python基础+数据分析基础+机器学习+深度学习+行业案例+课程设计 黄恒秋 (作者) 考核资料(理论考试+课程设计实训) 1.从Python程序设计基础入手,深入讲解数据分析的相关包及数据分析方法 2.结合金融、交通、图像识别等行业应用将理论与案例结合,实用性强 3.配套资源丰富,配套微课视频,案例数据源,课件,上机实验指导等 4.本书配套的教学视频和实训项目,已经全部上线头歌平台,可以进行大规模推广应用了,作者团队给予全面的实训指导及相关支持。从基础到数据分析、机器学习、深度学习、GUI,全路径学习 涉及金融、地理信息、交通、文本分析、图像识别等核心领域,案例全覆盖 配备视频、课件、数据、代码、教学大纲、习题与参考答案,资源丰富
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这是啥 一个利用机器学习做数据挖掘实战的小项目,参考书为《Python数据分析与挖掘实战》。 项目诞生的原因 本身自己就算菜鸟,熟悉github也算目的 《Python数据分析与挖掘实战》是一本很适合有一定的机器学习理论的人尝试进行数据挖掘实战的书,但是书中代码存在有些许BUG,以及因时间推移而跟不上某些版本库变化而产生的语法错误,因此自己在实现代码时便萌发出重新写一下轮子的冲动,并尝试多加了一些注释,以供刚入门的小白参考。 适合刚入门的小白可以尝试手动重写一遍代码,加深对于机器学习和matplotlib\numpy\pandas\scikit-learn\keras的理解。 需要的理论基础:Python基础、机器学习基础、少许matplotlib\numpy\pandas\scikit-learn\keras基础 环境 项目里的代码除了第十二章都经过检验,项目环境截至2018-7-23,
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本书共15章,分两个部分:基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理,实战篇介绍了一个个真实案例,通过对案例深入浅出的剖析,使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验,同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中,应充分利用随书配套的案例建模数据,借助相关的数据挖掘建模工具,通过上机实验,以快速理解相关知识与理论。
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