本篇主要介绍大数据分析、人工智能的实战应用。整套 PDF 共 9 章,通过 8 个大型的数据分析案例,系统地介绍常用的数据分析方法。 这 8 个大型案例涉及数据可视化方法,回归、聚类、决策树、朴素贝叶斯等机器学习算法,以及深度 学习算法等内容。在案例编写过程中,涉及 Pandas、NumPy、 Matplotlib 等 Python 中常用的依赖库,最大限度地帮助读者掌握相关知识内容!
通过学习本篇内容你将会精通以下知识点
第 1 章:Python 语法基础
第 2 章:天气数据的获取与建模分析
第 3 章:养成游戏中人物的数据搭建
第 4 章:航空数据分析
第 5 章:市民服务热线文本数据分析
第 6 章:决策树信贷风险控制
第 7 章:利用深度学习进行垃圾图片分类
第 8 章:协同过滤和矩阵分解推荐算法分析
第 9 章:《红楼梦》文本数据分析
总结了很多有关于python面试的资料,希望能够帮助正在学习python的小伙伴。由于资料过多不便发表文章,创作不易,望小伙伴们能够给我一些动力继续创建更好的python类学习资料文章,
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