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Python与机器学 微课版 版权信息
- ISBN：9787121479823
- 条形码：9787121479823 ; 978-7-121-47982-3
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
Python与机器学 微课版 内容简介
使用机器学习技术的产品或服务在我们的生活中不断普及，被应用于大数据分析、智能驾驶、计算机视觉等领域，并迅速改变着我们的生活。本书以掌握一定的Python基础为前提，从具体的10个精简仿真项目切入，由浅入深、循序渐进地介绍机器学习技术在不同业务领域中的应用，在内容上注重实用性和可操作性，具体涵盖了数据分析与挖掘流程、监督学习、无监督学习、深度学习、大模型与人工智能应用等需要学生掌握的基本知识和相应技能。
Python与机器学 微课版 目录
项目1 用餐数据异常分析 1
任务1 用餐数据集成与处理 5
1.1.1 数据集成 9
1.1.2 数据映射 9
1.1.3 数据类型转换 10
任务2 用餐数据重复值检测与处理 10
1.2.1 检测重复值duplicated() 12
1.2.2 删除重复值drop_duplicates() 12
任务3 用餐数据缺失值检测与处理 12
1.3.1 检测缺失值isna() 15
1.3.2 处理缺失值fillna() 15
任务4 用餐数据异常值检测与处理 15
1.4.1 检测异常值 20
1.4.2 绘制散点图scatter() 21
1.4.3 绘制直方图hist() 22
1.4.4 绘制箱形图boxplot() 23
1.4.5 处理异常值 24
拓展实训：电影数据加工与处理 25
项目考核 26
项目2 碳排放数据分析 30
任务1 对碳排放数据进行分组分析 34
2.1.1 读取Excel文件数据 38
2.1.2 分组分析基本概念 39
2.1.3 描述性统计分析指标 40
任务2 对碳排放数据进行分布分析 40
2.2.1 分布分析基本概念 44
2.2.2 数据分箱cut() 44
2.2.3 可视化包Seaborn 45
任务3 对碳排放数据进行交叉分析 45
2.3.1 交叉分析基本概念 47
2.3.2 数据透视表pivot_table() 48
2.3.3 交叉表crosstab() 48
2.3.4 热力图heatmap() 48
任务4 对碳排放数据进行结构分析 49
2.4.1 结构分析基本概念 53
2.4.2 绘制饼图plot() 53
任务5 对碳排放数据进行相关分析 53
2.5.1 相关分析基本概念 56
2.5.2 相关分析corr() 56
拓展实训：数据分析方法应用 57
应用拓展（1）：电影数据复杂分析 57
应用拓展（2）：用餐数据复杂分析 58
项目考核 59
项目3 电影数据回归分析 61
任务1 使用一元线性回归分析方法对日均票房进行预测 66
3.1.1 一元线性回归 66
3.1.2 异常值的发现与处理 69
3.1.3 归一化处理 69
3.1.4 数据集的切分 73
任务2 使用多项式回归分析方法对日均票房进行预测
展开全部
Python与机器学 微课版 作者简介
陈清华，女，博士，教授、高级工程师，从事计算机研发及教学工作15余年，主要从事方向为数据挖掘、人工智能和群智感知，是"大数据技术”国家级职业教育创新教学团队核心成员，温州市"特支计划”科技创新青年拔尖人才、高层次D类人才，金砖国家职业技能大赛区块链技术赛项全国优秀专家。
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