作品总结
《初学者使用Python回归模型：线性模型的理论和应用以及Scratch中的Python逻辑模型》
Python的线性和逻辑回归，适用于具有动手项目的初学者
您是否正在寻找一种快速学习回归的动手方法？或者，也许您刚刚完成了数据科学或Python课程，并且正在寻找数据科学模型？
您是否需要从头开始学习逻辑和线性回归？
那么这本书是给你的。
本书将让你有机会对回归分析有一个基本的了解，这是任何数据科学家或机器学习工程师所需要的。
本书不仅对所有概念进行深入的理论和分析解释，而且还包括数十个动手实践的现实生活项目，帮助您更好地理解这些概念，从而实现这一目标。
本书将从深入研究 Python 编程开始，因为所有项目都是使用它开发的，它是目前世界上使用最多的编程语言。本书还将探索最著名的数据科学库，如Pandas，SciPy，Sklearn和Statsmodel。
然后，本书将开始了解如何预处理、准备和可视化数据，因为这些步骤对于任何数据科学项目都至关重要，并且可能占用高达 80% 的项目时间。虽然本书将更多地关注回归分析中常用的技术，但本书也将详细解释任何数据科学项目中使用的所有技术。
这本书提供了什么...
您将在三个模块中学习有关回归分析的所有知识，一个用于简单线性回归，一个用于多元回归，最后一个用于逻辑回归。所有三个模块都将包含许多使用真实数据集的实践项目。
清晰易懂的解决方案
本书中的所有解决方案都经过一组测试版读者的广泛测试。所提供的解决方案尽可能简化，以便它们可以作为示例供您在学习新技能时参考。
本书旨在做什么...
本书的编写目的只有一个——帮助初学者克服学习数据科学和人工智能的最初障碍。
很多时候，新手往往会被数据科学和人工智能吓倒。
本书的目标是分离不同的概念，以便初学者在本章末尾进行项目之前逐渐获得回归基础知识的能力。
数据科学的初学者在一次迈出一步时不一定令人恐惧或沮丧。
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