智能数据分析与应用--聚文网

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内容简介

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。

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1ndarray数组32NumPy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1pandas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1Matplotlib的两种绘图接口52Matplotlib面向多种图形的接口53seaborn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1scikit-learn介绍62KNN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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