Pandas与Scikit-learn数据分析与挖掘实用指南 pdf下载

基本信息

• 商品名称：Pandas与Scikit-learn数据分析与挖掘实用指南
• 作者：编者:郭肖勇|责编:王馨
• 定价：45
• 出版社：天津大学
• 书号：9787561870228

其他参考信息（以实物为准）

• 出版时间：2021-08-01
• 印刷时间：2021-08-01
• 版次：1
• 印次：1
• 开本：16开
• 包装：平装
• 页数：132
• 字数：218千字

内容提要

数据分析与挖掘可以帮 助人们从数据中发现规律获 取知识。Pandas与Scikit- learn是目前较为流行的数 据分析、可视化、与机器学 习工具之一。通过Python可 以方便的使用Pandas与 Scikit-learn进行数据分析与 挖掘。本书通过大量的实例 系统地讲解这两个库的使用 。前两章介绍了数据挖掘的 基本概念和python开发环境 的搭建。第三章和第四章介 绍Pandas与Scikit-learn的使 用。第五章介绍特征工程， 这是在数据挖掘预建模过程 中 重要的环节。 一 章通过实例来演示完整的数 据挖掘项目流程。
     本书适合高等院校理工 科专业的本科生和研究生及 其他任何对数据分析与挖掘 感兴趣的人士阅读。
    

目录

第1章 引言
1.1 数据挖掘
1.2 机器学习算法
1.3 数据挖掘的主要流程
第2章 Python基础
2.1 Python简介
2.2 Python开发环境的搭建
第3章 Pandas基础
3.1 创建、读取和写入
3.2 索引、选择和分配
3.3 分组和排序
3.4 数据类型和缺失值
3.5 重命名及合并
第4章 Scikit-learn基础
4.1 Scikit-learn简介
4.2 Scikit-learn的技术基础
4.3 Scikit-learn安装
4.4 监督学习
4.5 交叉验证：评估机器学习模型的表现
第5章 特征工程
5.1 基准模型
5.2 分类编码
5.3 特征的生成
5.4 特征的选择
第6章 实例
6.1 lightgbm实践：桑坦德银行客户交易预测
6.2 Kaggle_Titanic生存预测