跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战

本书结合了机器学习、数据分析和Python语言，通过案例以通俗易懂的方式讲解了如何将算法应用到实际任务。全书共20章，大致分为4个部分。第一部分介绍了Python的工具包，包括科学计算库Numpy、数据分析库Pandas、可视化库Matplotlib；第2部分讲解了机器学习中的经典算法，例如回归算法、决策树、集成算法、支持向量机、聚类算法等；第3部分介绍了深度学习中的常用算法，包括神经网络、卷积神经网络、递归神经网络；第4部分是项目实战，基于真实数据集，将算法模型应用到实际业务中。本书适合对人工智能、机器学习、数据分析等方向感兴趣的初学者和爱好者。

这是一本结合Python语言，机器学习，数据分析，并通过案例以通俗易懂的方式讲解了如何将算法应用到实际任务的书籍。全书共20章，大致分为4个部分。 第一部分介绍了Python的工具包，包括科学计算库Numpy，数据分析库Pandas，可视化库Matplotlib等。这些工具包是机器学习的基础，就好比是战士手中的武器。例如，在Pandas工具包中，我们可以读取、清洗、转换、聚合、可视化数据，从而更好地理解和利用数据。 第二部分讲解了机器学习中的经典算法，例如回归算法，决策树，集成算法，支持向量机，聚类算法等。这些算法都有其特定的应用场景和优缺点。例如，在决策树算法中，我们可以通过计算特征的信息增益来选择最优特征进行分支，从而提高模型的准确性。 第三部分介绍了深度学习中的常用算法，包括神经网络，卷积神经网络，递归神经网络等。这些算法可以处理更复杂的数据和任务。例如，在卷积神经网络中，我们可以使用卷积操作、池化操作和全连接操作等层结构，从原始数据中提取出有意义的特征，并用于分类、回归等任务。 第四部分是项目实战，基于真实数据集，将算法模型应用到实际业务中。例如，在信用卡欺诈检测项目实