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《利用Python进行数据分析·第2版》第13章 Python建模库介绍

第1章 准备工作第2章 Python语法基础,IPython和Jupyter第3章 Python的数据结构、函数和文件第4章 NumPy基础:数组和矢量计算第5章 pandas入门第6章 数据加载、存储与文件格式第7章 数据清洗和准备第8章 数据规整:聚合、合并和重塑第9章 绘图和可视化第10章 数据聚合与分组运算第11章 时间序列第12章 pandas高级应用 第13章 Python建模库介绍第14章 数据分析案例附录A NumPy高级应用附录B 更多关于IPython的内容(完) 本书中,我已经介绍了Python数据分析的编程基础。因为数据分析师和科学家总是在数据规整和准备上花费大量时间,这本书的重点在于掌握这些功能。 开发模型选用什么库取决于应用本身。许多统计问题可以用简单方法解决,比如普通的最小二乘回归,其它问题可能需要复杂的机器学习方法。幸运的是,Python已经成为了运用这些分析方法的语言之一,因此读完此书,你可以探索许多工具。 本章中,我会回顾一些pandas的特点,在你胶着于pandas数据规整和模型拟合和评分时,它们可能派上用场。然后我会简短介绍两个流行的建模工具,s...

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