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内容简介

本书是一本为零编程基础的数据分析人员编写的科研入门用书，从基础的 Python知识出发，逐步引导读者深入机器学习领域，涵盖了主流机器学习模型。通过具体项目案例，帮助读者理解机器学习在交叉学科中的应用，并且提供实用的AI 工具，指导读者进行代码实现与应用的进一步提升。无论是初学者还是有一定基础的读者，本书都能帮助你快速提升机器学习实战能力，走在技术前沿。

作者简介

余本国，博士，副教授，硕士研究生导师。2001年毕业于石河子大学数学系，同年到中北大学（原华北工学院）任教，主讲线性代数、高等数学、微积分、概率统计、数学实验、Python语言、大数据分析基础等课程。2012年到加拿大York University做访问学者。现工作于海南医学院生物医学信息与工程学院。出版有个人著作《感受加拿大游学周记》《Python数据分析基础》《基于Python的大数据分析基础及实战》《Python在机器学习中的应用》等。

基础篇第1章 Python语法基础 1.1 引言 1.2 Python编辑器 1.3 语法规范 1.4 数据类型 1.5 运算符 1.6 流程控制 1.6.1 选择结构 1.6.2 循环结构 1.7 常用函数第2章 NumPy和Pandas 2.1 NumPy 2.1.1 数组的创建 2.1.2 数组的操作 2.1.3 条件筛选 2.2 Pandas 2.2.1 Series的创建与访问 2.2.2 DataFrame的创建与访问 2.2.3 条件筛选 2.2.4 数据的增删改 2.2.5 排序 2.2.6 索引重置 2.3 读存数据 2.3.1 读取数据 2.3.2 保存数据 2.4 Pandas其他操作第3章数据可视化Matplotlib 3.1 Matplotlib基本绘图 3.1.1 基本操作 3.1.2 中文符号的显示 3.2 绘图 3.2.1 饼图 3.2.2 散点图第4章数据处理 4.1 统计性描述 4.2 异常值处理 4.2.1 重复值的处理 4.2.2 缺失值的处理 4.3 数据列计算 4.3.1 对数据进行替换 4.3.2 数据分组 4.3.3 数据排序第5章基因序列查找与翻译 5.1 读取查找基因序列 5.2 翻译蛋白质序列进阶篇第6章机器学习入门 6.1 分类算法 6.2 回归算法

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