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Python與機(jī)器學(xué) 微課版 版權(quán)信息
- ISBN：9787121479823
- 條形碼：9787121479823 ; 978-7-121-47982-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
Python與機(jī)器學(xué) 微課版 內(nèi)容簡(jiǎn)介
使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的產(chǎn)品或服務(wù)在我們的生活中不斷普及，被應(yīng)用于大數(shù)據(jù)分析、智能駕駛、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域，并迅速改變著我們的生活。本書(shū)以掌握一定的Python基礎(chǔ)為前提，從具體的10個(gè)精簡(jiǎn)仿真項(xiàng)目切入，由淺入深、循序漸進(jìn)地介紹機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域中的應(yīng)用，在內(nèi)容上注重實(shí)用性和可操作性，具體涵蓋了數(shù)據(jù)分析與挖掘流程、監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、大模型與人工智能應(yīng)用等需要學(xué)生掌握的基本知識(shí)和相應(yīng)技能。
Python與機(jī)器學(xué) 微課版 目錄
項(xiàng)目1 用餐數(shù)據(jù)異常分析 1
任務(wù)1 用餐數(shù)據(jù)集成與處理 5
1.1.1 數(shù)據(jù)集成 9
1.1.2 數(shù)據(jù)映射 9
1.1.3 數(shù)據(jù)類型轉(zhuǎn)換 10
任務(wù)2 用餐數(shù)據(jù)重復(fù)值檢測(cè)與處理 10
1.2.1 檢測(cè)重復(fù)值duplicated() 12
1.2.2 刪除重復(fù)值drop_duplicates() 12
任務(wù)3 用餐數(shù)據(jù)缺失值檢測(cè)與處理 12
1.3.1 檢測(cè)缺失值isna() 15
1.3.2 處理缺失值fillna() 15
任務(wù)4 用餐數(shù)據(jù)異常值檢測(cè)與處理 15
1.4.1 檢測(cè)異常值 20
1.4.2 繪制散點(diǎn)圖scatter() 21
1.4.3 繪制直方圖hist() 22
1.4.4 繪制箱形圖boxplot() 23
1.4.5 處理異常值 24
拓展實(shí)訓(xùn)：電影數(shù)據(jù)加工與處理 25
項(xiàng)目考核 26
項(xiàng)目2 碳排放數(shù)據(jù)分析 30
任務(wù)1 對(duì)碳排放數(shù)據(jù)進(jìn)行分組分析 34
2.1.1 讀取Excel文件數(shù)據(jù) 38
2.1.2 分組分析基本概念 39
2.1.3 描述性統(tǒng)計(jì)分析指標(biāo) 40
任務(wù)2 對(duì)碳排放數(shù)據(jù)進(jìn)行分布分析 40
2.2.1 分布分析基本概念 44
2.2.2 數(shù)據(jù)分箱cut() 44
2.2.3 可視化包Seaborn 45
任務(wù)3 對(duì)碳排放數(shù)據(jù)進(jìn)行交叉分析 45
2.3.1 交叉分析基本概念 47
2.3.2 數(shù)據(jù)透視表pivot_table() 48
2.3.3 交叉表crosstab() 48
2.3.4 熱力圖heatmap() 48
任務(wù)4 對(duì)碳排放數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)構(gòu)分析 49
2.4.1 結(jié)構(gòu)分析基本概念 53
2.4.2 繪制餅圖plot() 53
任務(wù)5 對(duì)碳排放數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析 53
2.5.1 相關(guān)分析基本概念 56
2.5.2 相關(guān)分析corr() 56
拓展實(shí)訓(xùn)：數(shù)據(jù)分析方法應(yīng)用 57
應(yīng)用拓展（1）：電影數(shù)據(jù)復(fù)雜分析 57
應(yīng)用拓展（2）：用餐數(shù)據(jù)復(fù)雜分析 58
項(xiàng)目考核 59
項(xiàng)目3 電影數(shù)據(jù)回歸分析 61
任務(wù)1 使用一元線性回歸分析方法對(duì)日均票房進(jìn)行預(yù)測(cè) 66
3.1.1 一元線性回歸 66
3.1.2 異常值的發(fā)現(xiàn)與處理 69
3.1.3 歸一化處理 69
3.1.4 數(shù)據(jù)集的切分 73
任務(wù)2 使用多項(xiàng)式回歸分析方法對(duì)日均票房進(jìn)行預(yù)測(cè)
展開(kāi)全部
Python與機(jī)器學(xué) 微課版 作者簡(jiǎn)介
陳清華，女，博士，教授、高級(jí)工程師，從事計(jì)算機(jī)研發(fā)及教學(xué)工作15余年，主要從事方向?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘、人工智能和群智感知，是"大數(shù)據(jù)技術(shù)”國(guó)家級(jí)職業(yè)教育創(chuàng)新教學(xué)團(tuán)隊(duì)核心成員，溫州市"特支計(jì)劃”科技創(chuàng)新青年拔尖人才、高層次D類人才，金磚國(guó)家職業(yè)技能大賽區(qū)塊鏈技術(shù)賽項(xiàng)全國(guó)優(yōu)秀專家。
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