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数据科学家是当下炙手可热的职业,机器学习的则是他们的技能,机器学习的在大数据分析中居于核心的地位,在互联网、金融保险、制造业、零售业、医疗等产业领域发挥了越来越大的作用且日益受到关注。Python是*好*热门的编程语言之一,以简单易学、应用广泛、类库强大而著称,是实现机器学习的算法的**语言。本书以快速上手、四分理论六分实践为出发点,讲述机器学习的的算法和Python编程实践,采用“原理笔记精华+算法Python实现+问题实例+实际代码+运行调参”的形式展开,理论与实践结合,算法原理与编程实战并重。全书共3章分为4篇展开 篇 机器学习的基础篇(第~6章),讲述机器学习的的基础算法,包括线性模型、决策树、贝叶斯分类、k近邻法、数据降维、聚类和EM算法 第二篇 机器学习的篇(第7~0章),讲述经典而常用的机器学习的算法,包括支
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时下极热门的职业是数据科学家,而不是传统的信息科学家,也不是大数据工程师。 数据科学家的技能中,机器学习和Python 应该是位列前五的两项,学习本书,实现自己的第1个小目标。 更多计算机好书请关注:电子工业出版社当当自营店
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