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所措。本书从算法和Python 语言实现的角度，帮助读者认识机器学习。书专注于两类核心的“算法族”，即惩罚线性回归和集成方法，并通过代码实例来 展示所讨论的算法的使用原则。
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《Python机器学习算法》是一本机器学习入门读物，注重理论与实践的结合。
本书是为想用机器学习算法开发应用程序的Python 程序员准备的。它适合Python 初学者阅读，不过熟悉Python 编程方法对体验示例代码大有裨益。
如何使用Python分析大数据
数据处理与清洗：数据分析的第一步是数据处理与清洗，因此需要学习如何使用Python中的相关库（如Pandas）对数据进行加载、处理和清洗。你需要学会读取不同格式的数据文件、处理缺失值和异常值，并进行数据转换和合并等操作。
本文介绍了如何使用Python进行数据处理。数据预处理是数据分析的重要组成部分，可以使数据更加高效和有用。数据分析也可以通过描述性统计和数据可视化帮助数据科学家展示数据，并使用机器学习模型进行预测和分类分析。
以及，如何用 Python 库（urlpb、BeautifulSoup、requests、scrapy）实现网页爬虫。
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