本書(shū)包括兩部分內(nèi)容，第壹部分重點(diǎn)介紹了與Python語(yǔ)言相關(guān)的數(shù)據(jù)分析 工具，包括NumPy、Matplotlib、Pandas、Scipy、Seaborn和Sklearn。第二部分介紹數(shù)據(jù)處理、特征工程、評(píng)價(jià)指標(biāo)、線性模型、支持向量機(jī)、K近鄰算法、樸素貝葉斯、決策樹(shù)、K-Means算法和文本分析實(shí)例。附錄提供了課程教學(xué)大綱和 部分課后習(xí)題答案。 本書(shū)內(nèi)容精練、文字簡(jiǎn)潔、結(jié)構(gòu)合理、實(shí)訓(xùn)題目經(jīng)典實(shí)用、綜合性強(qiáng)、定位明確，面向初、中級(jí)讀者，由“入門(mén)”起步，側(cè)重“提高”。特別適合作為高等院校相關(guān)專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)分析與機(jī)器學(xué)習(xí)課程的入門(mén)教材或教學(xué)參考書(shū)，也可以供從事計(jì)算機(jī)應(yīng)用開(kāi)發(fā)的各類(lèi)技術(shù)人員參考。