交通大数据(理论与方法中国高等教育学会工程教育专业委员会新工科十三五规划教材)--聚文网

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舞蹈音乐的基础理论与应用

内容简介

本书从最基本的理论知识出发，首先介绍了Python 这一数据挖掘工具的基本用法；其次以它为载体，介绍了大数据的数据探索方法、数据预处理、数据描述统计分析等方法；随后，为了增强本书读者对目前常用的热门算法的了解，本书深入浅出地介绍了包括回归、分类、聚类等在内的机器学习算法和深度学习算法。此外，在介绍上述理论知识和算法时，为了帮助读者对书中所介绍的知识与方法的理解，编者在书中的各个章节都嵌入了大量的交通案例，展示如何将各类算法模型应用到交通实践当中。本书主要面向的是交通运输工程专业本科高年级，以及硕士生、博士生新生等交通数据分析中的初学者。

第1章绪论 1.1 本书的定位 1.1.1 背景 1.1.2 本书特点 1.1.3 本书目标 1.1.4 本书内容提要 1.2 本书的基础 1.2.1 何为数据挖掘 1.2.2 数据分析与建模的典型流程 1.2.3 交通数据类型介绍 1.3 本书的算例数据集简介 1.4 本书简介 1.5 参考文献第2章 Python数据分析应用 2.1 Python环境配置 2.1.1 基础Python环境配置 2.1.2 Anaconda环境配置 2.1.3 常用交互式工具——Jupyter Notebook 2.2 Python基础知识 2.2.1 基础数据类型 2.2.2 变量和赋值 2.2.3 缩进和注释 2.3 Python中的容器 2.3.1 列表 2.3.2 元组 2.3.3 字典 2.3.4 集合 2.4 流程控制语句 2.4.1 条件判断 2.4.2 循环 2.5 函数的定义与调用 2.6 异常处理 2.7 匿名函数 2.8 Python中的模块 2.8.1 模块的使用方法 2.8.2 Python标准库简介 2.8.3 Numpy简介 2.8.4 Pandas简介 2.8.5 高级统计特征函数 2.8.6 Matplotlib简介 2.8.7 Scikit-learn简介 2.8.8 TensorFlow简介 2.9 本章小结 2.10 本章习题 2.11 参考文献第3章数据预处理与探索性数据分析 3.1 数据预处理 3.1.1 数据质量分析 3.1.2 缺失值处理 3.1.3 异常值处理

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