Python数据分析与挖掘算法从入门到机器学习（微课视频版）

　　本书主要内容包括：数据分析与挖掘简介、爬虫、Scrapy爬虫框架、Numpy、Pandas、Matplotlib、线性回归、Logistic回归、决策树与随机森林、KNN模型、朴素贝叶斯模型、SVM模型等。本书以案例为导向，循序渐进，适合初学者。本书从初学者的角度进行编写，在编写过程中，注重基础知识和案例应用相结合，主要内容包括：数据分析与挖掘简介、爬虫、Scrapy爬虫框架、Numpy、Pandas、Matplotlib、线性回归、Logistic回归、决策树与随机森林、KNN模型、朴素贝叶斯模型、SVM模型等常用算法，最后总结了一些项目的综合实战案例。本书的代码全部使用Python语言实现，适合大数据、人工智能等相关专业选用。

　　张坤，教授，大连理工大学城市学院计算机工程学院副院长，曾主编《操作系统》、《操作系统实验》、《汇编语言实验》3部教材，参编《Java EE 企业级应用开发实例教程》等8部著作。

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