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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
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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
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