Python数据分析与挖掘实战

本书共分为15章,主要内容包括大数据获取,数据预处理,探索性数据分析,用Sklearn估计器分类,主流数据分析库,大数据的数据库类型,数据仓库/商业智能,数据聚合与分组运算,数据挖掘工具,挖掘建模,模型评估,社会媒体挖掘,图挖掘分类,基于深度学习的验证码识别,基于深度学习的文本分类挖掘实现.