本篇主要介绍大数据分析、人工智能的实战应用。整套 PDF 共 9 章，通过 8 个大型的数据分析案例，系统地介绍常用的数据分析方法。 这 8 个大型案例涉及数据可视化方法，回归、聚类、决策树、朴素贝叶斯等机器学习算法，以及深度 学习算法等内容。在案例编写过程中，涉及 Pandas、NumPy、 Matplotlib 等 Python 中常用的依赖库，最大限度地帮助读者掌握相关知识内容！

通过学习本篇内容你将会精通以下知识点

第 1 章：Python 语法基础

第 2 章：天气数据的获取与建模分析

第 3 章：养成游戏中人物的数据搭建

第 4 章：航空数据分析

第 5 章：市民服务热线文本数据分析

第 6 章：决策树信贷风险控制

第 7 章：利用深度学习进行垃圾图片分类

第 8 章：协同过滤和矩阵分解推荐算法分析

第 9 章：《红楼梦》文本数据分析

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