本书以浅显易懂的方式讲解了Python机器学习所涉及的重要技巧和重难，汇集了笔者在Python机器学习发应用实践中的经验精华，供读者在实际使用过程中参考，具有很高的实用价值。 读者通过学习本书，能够在业务上快速落地，可使得代码维护更加方便，彰显“技术”与“应用”相结合的特色。
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内容提要
前言
1 数据读取
1.1 数据读取常见问题
1.2 核心代码
1.2.1 读取Excel、csv、txt、json数据
1.2.2 读取docx文件和查询关键词
1.2.3 读取日志、图像、声音、视频
1.2.4 Oracle、MySQL数据读取
1.2.5 读取Hive数据
1.2.6 数据导出到本地
2 数据探索性分析
2.1 数据查看
2.2 数据统计
2.3 数据分组分析
2.4 相关性分析
2.5 典型案例
3 数据预处理
3.1 注意问题
3.2 核心代码
3.2.1 缺失值检测和处理
3.2.2 异常值检测和处理
3.2.3 数据标准化规范化正则化
3.2.4 数据平滑处理
3.2.5 样本类别分布不均衡处理
3.2.6 数据降维
3.2.7 训练集验证集切分
3.3 典型案例
3.3.1 原理
3.3.2 代码
4 特征选择
4.1 过滤式特征提取
4.2 递归特征消除
4.3 嵌入式特征提取
4.4 典型案例
5 算法建模
5.1 主流数据挖掘算法
5.1.1 有监督学习
5.1.2 无监督学习
5.2 自动化调参
5.2.1 暴力搜索寻优
5.2.2 随机搜索寻优
5.3 组合分类模型器
5.3.1 原理
5.3.2 函数及代码
5.4 典型案例
5.4.1 人脸识别
5.4.2 多方程模型预测
6 可视化
6.1 基本图形
6.1.1 折线图
6.1.2 面积图
6.1.3 柱形图
6.1.4 散点图
6.1.5 饼图
6.2 分析图形
6.2.1 词云图
6.2.2 相似度热力图
6.2.3 箱式分布图
6.2.4 对应分析图
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