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本书重点介绍Python 在多元数据分析和统计建模方面的应用,内容包括三个方面:多元数据的基本分析及可视化､多元数据的无监督机器学习､多元数据的有监督机器学习｡内容涉及多元统计分析及软件概述､多元数据的Python 处理､多元数据的Python 可视化､聚类分析及Python 分类､综合评价及Python 应用､主成分分析及Python 计算､因子分析及Python 应用､对应分析及Python 视图､相关与回归及Python 分析､典型相关分析及Python应用､扩展线性模型及Python 建模､判别分析及Python 算法｡本书内容丰富､图文并茂､可操作性强且便于查阅,能有效帮助读者提高数据处理与统计分析的水平和效率｡全书基于Anaconda 的Jupyter Notebook 进行数据的多元统计分析和课堂教学｡作者还建立了学习网站(www.jdwbh.cn/Rstat)和博客(www.yuque.com/rstat),书中例题的数据､习题数据及Python 语言代码都可直接从上面下载使用,读者也可从封底的二维码中下载书中的数据和代码｡ 本书适合各个层次的多元数据分析学习者,既可作为机器学习初学者的入门指南,又可作为中､高级学习者的参考手册,同时还可作为各大中专院校和培训班的多元数据分析及Python 建模教材｡ |
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