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本书前6章介绍基础准备、数据探索、数据预处理、机器学习模型（分类、回归、聚类）、集成学习、模型评估及持久化；第7章介绍机器学习在土木工程中的应用场景，并以五个工程案例系统化讲解SKlearn库的应用。 本书“轻原理、重实践”，适合广大对机器学习有兴趣，并且想系统学习数理统计的读者；也可用作机器学习培训、高校教材或作为学习SKlearn库的工具书。
屈希峰，七年Python技术开发相关经验。2017年，使用Flask、MongoDB开发网站；2018年开发微信小程序：注册土木、注道、爱伴读等，其中微信小程序注册土木累计关注者1.2万人；2019年开发Windows桌面应用文字表格公式识别神器.exe，累计用户3千余人。使用Python期间，在知乎开设专栏记录经验，当前知乎关注者2.25万，其中编程专栏关注者4千余人。在工作中，探索Python编程在土木工程工程中的应用，对BIM、GIS以及数值分析软件的二次开发都有涉猎，现阶段工作重心在于如何将物联网及机器学习应用到土木行业智能检测和监测领域。
"第1章基础准备1.1机器学习11.1.1机器学习概述11.1.2机器学习任务21.1.3机器学习经验31.1.4机器学习性能31.2Python编程41.2.1Python41.2.2NumPy和SciPy51.2.3Matplotlib61.2.4Pandas61.2.5SKlearn61.2.6Yellowbrick71.3Python环境配置71.3.1安装Anaconda81.3.2运行JupyterNotebook8第2章数据探索2.1数据读取和保存112.1.1TXT数据112.1.2CSV数据132.1.3XLS数据132.1.4SQL数据142.1.5NOSQL数据152.2数据特征分析152.2.1描述性统计152.2.2分布分析162.2.3对比分析192.2.4相关性分析20I 机器学习实战——基于PythonSKlearn的解析"
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2025-06-04
