书：pan.baidu.com/s/1tIHXj9HmIYojAHqje09DTA?pwd=jqso
提取码：jqso
- Python基础与工具包介绍：介绍了Python编程语言的基础知识，包括数据类型、变量、函数等，并详细讲解了数据分析中常用的工具包，如Numpy、Pandas和Matplotlib，帮助读者快速上手Python数据分析。
- 数据导入与清洗：讲解了如何有效地从各种数据源导入数据，并介绍了数据清洗的常用方法，如处理缺失值、异常值、重复值等，确保数据的准确性和一致性。
- 数据可视化：通过Matplotlib和Seaborn等库，展示了如何将数据以图形化的方式呈现，帮助读者更好地理解数据分布、趋势和关联性。
- 机器学习经典算法：详细介绍了机器学习中的经典算法，如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等，从原理到实现都进行了深入的剖析。
- 深度学习算法：讲解了深度学习中的常用算法，如神经网络、卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN），以及它们在图像识别、自然语言处理等领域的应用。
- 模型评估与优化：介绍了如何评估机器学习模型的性能，包括准确率、召回率、F1值等指标，并讲解了如何对模型进行优化，提高预测效果。
- 实战案例解析：通过多个实际项目案例，展示了如何将所学知识应用到实际业务中，包括数据预处理、特征工程、模型选择和调优等完整流程。
- 线性判别分析（LDA）：作为降维和分类任务的经典算法，LDA的原理、应用场景和实现方法都得到了详细的介绍。
- 特征工程：讲解了特征选择、特征提取和特征转换等特征工程的常用技术，帮助读者提高模型的性能。
- 模型选择与集成：介绍了如何根据业务需求和数据特点选择合适的模型，并讲解了集成学习的方法，如Bagging和Boosting，以提高模型的稳定性和泛化能力。
- 超参数调优：讲解了如何对机器学习模型的超参数进行调优，包括网格搜索、随机搜索和贝叶斯优化等方法。
- 不平衡数据处理：针对实际业务中常见的不平衡数据问题，介绍了重采样、代价敏感学习等处理方法。
- 文本数据处理与分析：讲解了如何对文本数据进行预处理、特征提取和情感分析等任务，帮助读者处理和分析大量的文本数据。
- 实时数据处理与流计算：介绍了如何处理实时数据流，包括数据的实时采集、处理和分析，以及流计算框架的应用。
- 人工智能伦理与法规：强调了在进行人工智能和机器学习应用时，需要遵守的伦理规范和法律法规，以确保技术的合理、合法和道德使用。