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    • 智能数据分析与应用(职业教育人工智能技术应用专业系列教材)
      • 作者:编者:李莉//张卫婷//张传勇|责编:李绍坤//张星瑶
      • 出版社:机械工业
      • ISBN:9787111731719
      • 出版日期:2023/08/01
      • 页数:258
    • 售价:21.6
  • 内容大纲

        本书采用案例式编写模式,包括7个单元,其中,单元1介绍数据分析的基本概念、流程和常用工具包,单元2介绍数据标注的分类、基本流程及工具的使用,单元3介绍ndarray数组及Python科学计算库NumPy,单元4介绍数据分析处理库pandas,单元5介绍数据可视化工具包Matplotlib和seaborn,单元6介绍分类和回归模型及评价指标,单元7通过两个综合案例讲解数据分析的具体处理过程。
        本书可作为各类职业院校人工智能技术应用及相关专业的教材,也可作为人工智能爱好者的自学参考用书。
        本书配有电子课件,选用本书作为授课教材的教师可登录机械工业出版社教育服务网(www.cmpedu.com)注册后免费下载,或联系编辑(010-88379807)咨询。
  • 作者介绍

  • 目录

    前言
    单元1  了解数据分析
      1.1  数据分析简介
      1.2  数据分析的应用案例
      1.3  数据分析步骤
      单元总结
    单元2  数据标注
      2.1  数据标注的概念
      2.2  数据标注的分类
      2.3  数据标注的基本流程
      2.4  常用数据标注工具
      2.5  案例实施:数据标注
      单元总结
      评价考核
      习题
    单元3  数据统计
      3.1  ndarray数组
      3.2  NumPy切片与索引
      3.3  对ndarray进行数学运算
      3.4  案例实施:基于NumPy的股票统计分析
      单元总结
      评价考核
      习题
    单元4  数据处理
      4.1  pandas数据结构
      4.2  运用pandas进行数据处理
      4.3  运用pandas进行数据统计
      4.4  案例实施:药品销售数据分析
      单元总结
      评价考核
      习题
    单元5  数据可视化
      5.1  Matplotlib的两种绘图接口
      5.2  Matplotlib面向多种图形的接口
      5.3  seaborn库
      5.4  案例实施:超市数据分析
      单元总结
      评价考核
      习题
    单元6  数据建模
      6.1  scikit-learn介绍
      6.2  KNN算法
      6.3  决策树分类算法
      6.4  支持向量机
      6.5  度量分类模型的性能
      6.6  度量回归模型的性能
      6.7  案例实施:手写数字识别
      单元总结
      评价考核
      习题

    单元7  数据分析综合案例
      案例1:泰坦尼克号幸存者预测
      案例2:房价预测
      单元总结
    参考文献