Python大数据分析师的算法手册
内容简介：本书共9章。第1章概述大数据分析; 第2章讲解数据特征算法分析; 第37章讲解主流开源的分析工具的用法, 包括NumPy、SciPy、Matplotlib、Pandas、StatsModels、Gensim等; 第8章讲解分类、聚类、回归、关联规则学习、推荐算法、时间序列分析、异常检测、自然语言处理、深度学习、图算法、优化算法、流数据处理等算法及其示例; 第9章给出5个典型案例, 包括文本分析与情感分析、金融大数据分析、社交网络分析、地理数据分析、城市交通数据分析。
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