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  • Python数据分析与可视化 吕云翔 姚泽良 李伊琳 等编著 机械工业出版社 9787111701187 正版旧书
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Python数据分析与可视化 吕云翔 姚泽良 李伊琳 等编著 机械工业出版社 9787111701187 正版旧书

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￥ 15.75 八五品

库存6件

江西南昌
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作者吕云翔 姚泽良 李伊琳 等编著

出版社机械工业出版社

ISBN9787111701187

出版时间2022-04

装帧线装

页数216页

货号4625780

上书时间2024-09-24

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品相描述：八五品
商品描述
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书名：Python数据分析与可视化
编号：4625780
ISBN：9787111701187[十位:]
作者：吕云翔 姚泽良 李伊琳 等编著
出版社：机械工业出版社
出版日期：2022年04月
页数：216
定价：59.00 元
参考重量：0.360Kg
-------------------------
新旧程度：6-9成新左右，不影响阅读，详细情况请咨询店主
如图书附带、磁带、学习卡等请咨询店主是否齐全* 图书目录 *
前言 第1章数据分析是什么 1.1海量数据蕴藏的知识 1.2数据分析与数据挖掘的关系 1.3机器学习概述 1.4机器学习与数据分析的关系 1.5数据分析的基本步骤 1.6Python和数据分析 习题 第2章Python语言基础 2.1Python发展史 2.2Python及Pandas、scikit- learn、Matplotlib的 安装 2.2.1Windows环境下Python的 安装 2.2.2Ubuntu和Mac环境下 Python的安装 2.2.3集成开发环境 2.2.4使用pip安装Pandas、 scikit-learn和Matplotlib 2.2.5使用第三方科学计算发行版 Python进行快速安装 2.3Pycharm 2.4Python基础知识 2.4.1Python编码规范 2.4.2模块化的系统 2.5Python基础语法 2.5.1数据类型 2.5.2基本计算 2.5.3控制语句 2.6重要的Python库 2.6.1Pandas 2.6.2scikit-learn 2.6.3Matplotlib 2.6.4其他 2.7Jupyter 习题 第3章数据预处理 3.1了解数据 3.2数据质量 3.2.1完整性 3.2.2一致性 3.2.3准确性 3.2.4及时性 3.3数据清洗 3.4特征工程 3.4.1特征选择 3.4.2特征构建 3.4.3特征提取 习题 第4章NumPy——数据分析基础 工具 4.1多维数组对象:ndarray 4.1.1ndarray的创建 4.1.2ndarray的数据类型 4.2ndarray的索引、切片和 迭代 4.3ndarray的shape操作 4.4ndarray的基础操作 4.5习题 第5章Pandas——处理结构化 数据 5.1基本数据结构 5.1.1Series 5.1.2DataFrame 5.2基于Pandas的Index对象的 访问操作 5.2.1Pandas的Index对象 5.2.2索引的不同访问方式 5.3数学统计和计算工具 5.3.1统计函数:协方差、相关 系数、排序 5.3.2窗口函数 5.4数学聚合和分组运算 5.4.1agg函数的聚合操作 5.4.2transform函数的转换 操作 5.4.3apply函数实现一般的 操作 习题 第6章数据分析与知识发现的一些 常用方法 6.1分类分析 6.1.1逻辑回归 6.1.2线性判别分析 6.1.3支持向量机 6.1.4决策树 6.1.5K邻近 6.1.6朴素贝叶斯 6.2关联分析 6.2.1基本概念 6.2.2典型算法 6.3聚类分析 6.3.1K均值算法 6.3.2DBSCAN算法 6.4回归分析 6.4.1线性回归分析 6.4.2支持向量回归 6.4.3K邻近回归 习题 第7章Pandas与scikit-learn——实 现数据的分析 7.1分类方法 7.1.1Logistic回归 7.1.2支持向量机 7.1.3近邻算法 7.1.4决策树 7.1.5随机梯度下降 7.1.6高斯过程分类 7.1.7神经网络分类(多层感 知器) 7.1.8朴素贝叶斯 7.2回归方法 7.2.1小二乘法 7.2.2岭回归 7.2.3Lasso 7.2.4贝叶斯岭回归 7.2.5决策树回归 7.2.6高斯过程回归 7.2.7近邻回归 7.3聚类方法 7.3.1K-means算法 7.3.2AffinityPropagation算法 7.3.3Mean-shift算法 7.3.4SpectralClustering算法 7.3.5HierarchicalClustering 算法 7.3.6DBSCAN算法 7.3.7Birch算法 习题 第8章Matplotlib——交互式图表 绘制 8.1基本布局对象 8.2图表样式的修改以及装饰项 接口 8.3基础图表绘制 8.3.1直方图 8.3.2散点图 8.3.3饼图 8.3.4柱状图 8.3.5折线图 8.3.6表格 8.3.7不同坐标系下的图像 8.4matplot3D 8.5Matplotlib与Jupyter结合 习题 第9章案例:新生信息分析与 可视化 9.1使用Pandas对数据预 处理 9.2使用Matplotlib库画图 9.3使用Pandas进行绘图 第10章案例:用户流失预警 10.1读入数据 10.2数据预处理 10.3五折交叉验证 10.4引入3种模型 10.5调整prob阈值输出精确 评估 第11章案例:美国加利福尼亚房价 预测的数据分析 11.1数据分析常用的Python 工具库 11.1.1Pandas 11.1.2NumPy 11.1.3Matplotlib 11.1.4Sklearn 11.2数据的读入和初步分析 11.2.1数据读入 11.2.2分割测试集与训练集 11.2.3数据的初步分析 11.3数据的预处理 11.3.1拆分数据 11.3.2空白值的填充 11.3.3数据的标准化 11.3.4数据的流程化处理 11.4模型的构建 11.4.1查看不同模型的表现 11.4.2选择效果好的模型进行 预测 第12章案例:基于上下文感知的 多模态交通推荐 12.1题目理解 12.1.1题目背景 12.1.2数据说明 12.1.3评测指标 12.1.4输出格式 12.2解决方案 12.2.1工具包导入 12.2.2特征工程 第13章案例:机器人路径走 迷宫 13.1关键技术 13.1.1马尔科夫决策过程 13.1.2Bellman方程 13.2程序设计步骤 13.2.1初始化迷宫地图 13.2.2计算不同位置 路径 第14章案例:基于Python Elasticsearch 实现搜索附近小区房价 14.1程序设计 14.2准备数据 14.3安装以及使用 Elasticsearch 14.4实现附近房价搜索 的搜索引擎 参考文献
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