本书共分为两大部分:第一部分为数据分析与挖掘,包括~15章,介绍了数据分析与挖掘简介、爬虫、Scrapy爬虫框架、NumPy基本用法、Pandas基本用法、Matplotlib基本用法、各种常用的回归和分类模型等;第二部分为机器学习,包括第16~19章,介绍了主成分分析法、集成学习、模型评估和初识深度学习框架Ke,-as。本书从初学者的角度进行编写,易于理解,内容比较全面。本书注重实践,书中的每个知识点都有相应的Python实现代码和案例。
本书是一本针对爱好数据分析与挖掘、机器学习等相关知识的读者而编写的基础教程,尤其适用于全国高等学校的教师、在读学生及相关领域的爱好者。