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内容简介:
本书结合作者多年的科研和教学经验，深入浅出地介绍了数据科学中常用的热门的回归分析、聚类分析、神经网络与深度学习的原理、模型；在介绍理论知识的同时，引用了大量的交通案例，以便展示如何将各类算法模型应用到交通实践中。
本书分别以杭州地铁、北京地铁客流数据和共享单车骑行数据为例，从数据预处理、数据统计、数据模型、数据结果分析、数据可视化展示等方面，更加清晰地介绍了综合交通数据的具体处理和分析方法，展示了如何运用这些技术来分析杭州和北京地铁客流数据，以及如何利用共享单车数据进行集成学习和客流预测，从而增强综合交通数据科学理论知识的可解释性，以便读者进一步增强综合交通数据科学技术实战能力，理解所介绍的知识与方法。 
