《Python数据挖掘与机器学习》读书摘要
《Python数据挖掘与机器学习》由魏伟一、张国治编著，清华大学出版社出版，是一本面向数据挖掘与机器学习领域的实用书籍，具有内容全面前沿、理论讲解深入浅出、结合案例驱动且易于实践等特点。
主要内容：
• 基础知识：介绍了Python数据分析与挖掘基础，包括Python程序概述（基础数据类型、变量和赋值、运算符和表达式、字符串、流程控制、函数等）、内建数据结构（列表、元组、字典、集合）、NumPy数值运算基础（创建数组对象、ndarray对象属性和数据转换、生成随机数、数组变换、索引和切片、运算、数据统计与分析等）、Pandas统计分析基础（数据...
《Python数据分析技术手册》读书摘要
《Python数据分析技术手册》是一本全面且实用的Python数据分析指南，由邓立文、俞心宇、牛瑶编著，清华大学出版社出版。本书以零基础读者为对象，深入浅出地介绍了Python数据分析的各个方面，通过丰富的实例和实战练习，帮助读者快速掌握相关技能。
主要内容：
• 基础知识：从Python语言特点、安装方式及集成开发环境入手，逐步讲解Python基础，包括变量与赋值、输入输出、数据类型、运算符与表达式、选择结构、循环结构等内容，为后续数据分析打下坚实基础。还介绍了函数与模块、面向对象编程以及文件操作等知识，让读者熟悉Python编程的基本概念和方...
《Python数据分析从0到1》读书摘要
《Python数据分析从0到1》由邓立文、俞心宇、牛瑶编著，清华大学出版社出版，是一本适合零基础读者学习Python数据分析的书籍，内容涵盖从Python基础到数据分析实战的全面知识体系。
主要内容：
• 初识篇：介绍了数据分析的概念，阐述了选择Python进行数据分析的原因，如它是智能时代的通用语言、拥有强大高效的第三方库以及轻松的代码结合能力等。还展示了数据分析在医疗健康、交通出行、商业策略、经济金融、城乡规划、气候变化、科研及自动化办公等领域的广泛应用场景，让读者了解Python数据分析的重要性和实用性。同时，讲解了Python的语言特点、...
《从0到1：Python数据分析》读书摘要
《从0到1：Python数据分析》由莫振杰著，中国工信出版集团和人民邮电出版社出版，是一本适合初学者的Python数据分析入门书籍，以NumPy、Pandas、Matplotlib为核心，系统讲解相关知识与技能。
主要内容：
• 数据分析基础与环境搭建：开篇介绍数据分析的概念、数据科学的范畴以及学习重点，还包括课程介绍和使用VSCode进行开发环境的搭建，如安装VSCode、插件以及运行代码等，为后续学习做好准备。
• NumPy篇：深入讲解NumPy，涵盖NumPy是什么、创建数组（基本方法、随机数组等）、数组属性、元素操作（访问、修改、添加...
《Python数据分析》读书摘要
《Python数据分析》由江雪松、邹静编著，清华大学出版社出版，是一本全面介绍使用Python进行数据分析的书籍，涵盖了从基础理论到实际应用的丰富内容。
主要内容：
• 数据分析基础与环境搭建：开篇阐述了数据分析的概念、目标、分类以及基本流程，通过“硝烟中的数据分析”等内容，让读者理解数据分析在实际场景中的重要性和应用方式。接着介绍了为什么选择Python进行数据分析，以及Python数据科学开发栈，包括Cython、NumPy、IPython、Jupyter、SciPy、Matplotlib、Pandas、Scikit-learn等工具和库的简介，还详...
CAMP-资产定价模型
《Python数据预处理技术与实践》读书摘要
《Python数据预处理技术与实践》是一本专注于Python在数据预处理领域应用的书籍，由白宇超、唐俊、文著，清华大学出版社出版。
主要内容：
• 基础工具与环境：开篇介绍了Python在数据预处理中的重要性，以及相关的开发环境和工具，如NumPy、SciPy、Pandas等的安装与基本使用，让读者对数据处理的基础工具有清晰的认识。例如，详细讲解了NumPy数组的创建、运算，Pandas的Series和DataFrame数据结构及其操作，为后续的数据预处理操作奠定基础。
• 数据采集与存储：涵盖了多种数据采集方式，包括从网络爬虫获取数据、与数...
《Python数据科学与机器学习：从入门到实践》读书摘要
《Python数据科学与机器学习：从入门到实践》是一本全面介绍Python在数据科学与机器学习领域应用的书籍，由[美]弗兰克·凯恩著，陈光欣译，中国工信出版集团和人民邮电出版社出版。
主要内容：
• 基础入门：本书从Python的安装和基础语法讲起，包括数据结构（如列表、元组、字典等）、函数、循环等内容，帮助读者快速搭建Python编程环境并掌握基本编程概念，为后续的数据科学与机器学习学习奠定基础。例如，详细介绍了如何使用Python中的NumPy、SciPy等包进行统计计算，如计算均值、中位数、众数、方差、标准差等，还讲解了各种...
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模型仓库架构是用于存储、管理和部署机器学习模型的系统设计。以下是其关键组成部分和架构设计：