本書共11章, 第1-5章是建模的前期準(zhǔn)備, 包括緒論、Python編程基礎(chǔ)及數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)表格的處理與數(shù)據(jù)清洗、特征工程等。第6-11章介紹常用的模型, 包括聚類、主成分分析、線性模型、支持向量機(jī)、決策樹與隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。本書通過圖文結(jié)合的方式詳細(xì)解釋了復(fù)雜數(shù)學(xué)模型的核心思想, 對每條代碼的功能進(jìn)行解釋, 以降低讀者理解復(fù)雜命令的難度。