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Python数据分析与挖掘实战(下)
作者:肖衡
浏览数:17455
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小册描述
本小册以Python 3版本作为数据分析与挖掘实战的应用工具,从Pyhton的基础语法开始,陆续介绍有关数值计算的Numpy、数据处理的Pandas、数据可视化的Matplotlib和数据挖掘的Sklearn等内容。本小册适于统计学、数学、经济学、金融学、管理学以及相关理工科专业的本科生、研究生使用,也能够提高从事数据咨询、研究或分析等人士的专业水平和技能。
目录
Python数据可视化
离散型变量的可视化
数值型变量的可视化
关系型数据的可视化
多个图形的合并
线性回归预测模型
一元线性回归模型
多元线性回归模型
回归模型的假设检验
岭回归与LASSO回归模型
岭回归模型
岭回归模型的应用
LASSO回归模型
LASSO回归模型的应用
Logistic回归分类模型
Logistic模型的构建
分类模型的评估方法
Logistic回归模型的应用
决策树与随机森林
节点字段的选择
决策树的剪枝
随机森林
KNN模型的应用
KNN算法的思想
最佳k值的选择
相似度的度量方法