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全新正版Python数据科学实战9787517091868中国水利水电
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章 数据科学和数据预处理导论
1.1 引言
1.2 Python库
1.3 构建机器学习模型的路线图
1.4 数据表示方式
练习1:加载样本数据集,创建特征矩阵和目标矩阵
1.5 数据清洗
练习2:删除缺失数据
练习3:填补缺失数据
练习4:查找并删除数据中的异常值
1.6 数据整合
练习5:整合数据
1.7 数据转换
练习6:用数字替换分类数据
练习7:使用标签编码方法将分类数据转换为数值数据
练习8:使用One-Hot编码将分类数据转换为数值数据
1.8 不同量纲的数据
练习9:使用StandardScaler()方法实现缩放
练习10:使用MinMaxScaler()方法实现缩放
1.9 数据离散化
练习11:连续数据的离散化
1.10 训练和测试数据
练习12:拆分数据为训练集和测试集
作业1:使用银行营销订阅数据集进行预处理
1.11 监督学习
1.12 无监督学习
1.13 强化学习
1.14 能指标
1.15 偏差和方差
1.16 本章小结
第2章 数据可视化
2.1 引言
2.2 函数法
练习13:函数法——折线图
练习14:函数法——在图中添加第二条线
作业2:折线图
练习15:创建柱状图
作业3:柱状图
练习16:函数法——直方图
练习17:函数法——箱线图
练习18:散点图
. 面向对象法创建子图
练习19:使用子图的单线图
练习20:使用子图的多线图
作业4:使用子图的多种绘图类型
2.4 本章小结
第3章 基于Scikit-Learn库的机器学习简介
3.1 引言
3.2 线回归与逻辑回归简介
3.3 简单线回归
RohaChopra,于印度韦洛尔科技,是Absolutdata公司的数据科学家,主要研究方 向集中在深度学习计算机视觉相关问题的应用,同时在自动驾驶研究方面经验丰富,在端到端神 经网络系统的设计、运行和优化方面有着丰富的经验。
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