数据分析《Python数据挖掘入门与实践》中英文PDF代码+《Python数据可视化编程实战》… – Python量化投资

数据分析《Python数据挖掘入门与实践》中英文PDF代码+《Python数据可视化编程实战》…

我们今天的数据采集规模在人类历史上是空前的,日常生活也越来越依赖我们所采集的这些信息。我们希望计算机能把网页翻译成其他语言,预报天气,推荐我们喜欢的书,诊断我们的健康问题。类似的需求还会继续增长,我们会需要更多的应用和更高的精确性。数据挖掘技术可以用来训练计算机,使其根据已有数据做出决策。如今,数据挖掘技术已成为支撑很多高科技系统的骨干。

数据挖掘入门读物,推荐学习《Python数据挖掘入门与实践》,中文PDF,251页,带目录,文字能复制;英文PDF,344页,带目录,文字能够复制;配套源代码;

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介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法,通过循序渐进地讲解算法,带你轻松踏上数据挖掘之旅。采用理论与实践相结合的方式,呈现了如何使用决策树和随机森林算法预测美国职业篮球联赛比赛结果,如何使用亲和性分析方法推荐电影,如何使用朴素贝叶斯算法进行社会媒体挖掘,也涉及神经网络、深度学习、大数据处理等内容。

从头开始了解数据、数据格式、数据可视化,并学会使用Python可视化数据。推荐学习《Python数据可视化编程实战》,中文PDF,267页,带目录;英文PDF,280页,带目录;配套源代码。

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《Python数据可视化编程实战》是一本使用Python实现数据可视化编程的实战指南,介绍了如何使用Python最流行的库,通过60余种方法创建美观的数据可视化效果。全书共8章,分别介绍了准备工作环境、了解数据、绘制并定制化图表、学习更多图表和定制化、创建3D可视化图表、用图像和地图绘制图表、使用正确的图表理解数据以及更多matplotlib知识。

薄薄的一本书,1/5介绍了一些从excel、csv、网络读取数据的一些python库。接下来的4/5章节非常详细地描述了如何用matplotlib显示各种图。作为matplotlib的参考书还是不错的。

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