MARC状态:审校 文献类型:中文图书 浏览次数:6
- 题名/责任者:
- Python大数据分析与机器学习商业案例实战/王宇韬,钱妍竹著
- 出版发行项:
- 北京:机械工业出版社,2020
- ISBN及定价:
- 978-7-111-65471-1/CNY99.80
- 载体形态项:
- 392页:图;26cm
- 个人责任者:
- 王宇韬 著
- 个人责任者:
- 钱妍竹 著
- 学科主题:
- 软件工具-程序设计
- 学科主题:
- 机器学习-应用-企业管理-案例
- 中图法分类号:
- TP311.561
- 中图法分类号:
- F272.7
- 一般附注:
- 恒盛杰资讯
- 提要文摘附注:
- 本书以Python语言为编程环境,讲解了大数据分析与机器学习技术的商业应用实战。全书共16章,讲解了线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型、朴素贝叶斯模型、K近邻算法模型、随机森林模型、AdaBoost与GBDT模型、XGBoost与LightGBM模型、PCA(主成分分析)模型、聚类与分群模型(KMeans与DBSCAN算法)、协同过滤算法模型、Apriori关联分析模型、神经网络模型等十余种机器学习模型的原理和代码实现,每种模型都配有一到两个典型案例,涵盖金融、营销、医疗、社会科学、企业办公与管理等多个领域。
- 使用对象附注:
- 本书适合具备一定数学知识和编程基础、希望快速在工作中应用大数据分析与机器学习技术的读者阅读,也适合Python编程爱好者或对大数据分析与机器学习技术感兴趣的读者参考
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