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作者: 王宇韬,钱妍竹

出版社: 机械工业出版社

出版时间: 2020/5/1

ISBN: 9787111654711

简介
大数据分析与机器学习技术已成为各行各业实现数字化变革的关键驱动力。本书以功能强大且较易上手的Python语言为编程环境,全面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。 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。
【推荐语】
零基础学机器学习与量化策略、详解多个行业中的大数据分析技术,全面揭秘机器学习在商业中的应用实战,详细金融数据风控、股票量化交易、商品智能推荐、用户情感分析等大数据分析技术

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评论1

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  1. 感谢楼主分享
    xsgaaa 2022-06-07 0
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