Python机器学习与可视化分析实战 详解聚类、线性回归、逻辑回归、决策树算法及其可视化分析
本书通过机器学习与可视化组件相结合的方式,系统介绍机器学习与可视化分析相关技术,并通过实战项目讲解机器学习中常用的数据挖掘相关知识,例如聚类、线性回归、逻辑回归以及决策树算法。特别是为了满足部分读者的需求,本书还详细介绍了深度学习的两个基础算法 文本分类与图像识别算法。
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Python机器学习与可视化分析实战【正版书籍,支持发票】 支持电子发票,请确认收货以后联系在线客服
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Spark MLlib机器学习实践 王晓华 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
Spark作为新兴的、应用范围最为广泛的大数据处理开源框架引起了广泛的关注,它吸引了大量程序设计和开发人员进行相关内容的学习与开发,其中MLlib是Spark框架使用的核心。本书是一本细致介绍SparkMLlib程序设计的图书,入门简单,示例丰富。本书分为2章,从Spark基础安装和配置开始,依次介绍MLlib程序设计基础、MLlib的数据对象构建、MLlib中RDD使用介绍,各种分类、聚类、回归等数据处理方法,还通过一个完整的实例,回顾了前面的学习内容,并通过代码实现了一个完整的分析过程。本书理论内容由浅而深,采取实例和理论相结合的方式,内容全面而详尽,讲解细致直观,适合SparkMLlib初学者、大数据分析和挖掘人员,也适合高校和培训学习相关专业的师生教学参考。
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本书主要介绍MLlib数据挖掘算法,编写的内容可以分成三部分: 部分是MLlib最基本的介绍以及RDD的用法,包括~4章; 第二部分是MLlib算法的应用介绍,包括第5~12章; 第三部分通过一个经典的实例向读者演示了如何使用MLlib去进行数据挖掘工作,为3章。
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MLlib是Apache Spark机器学习库。本书入门简单,实例丰富,详解协同过滤、线性回归、分类、决策树、保序回归、聚类、关联、数据降维、特征提取和转换等MLlib主要算法,用实例说明MLlib大数据机器学习算法的运用。
Spark 3.0大数据分析与挖掘:基于机器学习 掌握Spark 3.0 ML常见算法与用法,拓宽数据分析与挖掘的技术思路
本书详解Spark 3.0 ML机器学习框架进行大数据分析与挖掘的方法,配套示例源码、PPT课件、数据集、开发环境、思维导图和答疑服务。
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Python机器学习与可视化分析实战 王晓华著 清华大学出版社 9787302616177
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Python机器学习与可视化分析实战 9787302616177
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302616177 Author 作者 王晓华 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 240页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2022-09-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 使用机器学习进行数据可视化分析是近年来研究的热点内容之一。本书使用**的Python作为机器学习的基本语言和工具,从搭建环境开始,逐步深入到理论、代码、应用实践中去,从而使初学者能够独立使用机器学习完成数据分析。本书配套示例代码、PPT课件和答疑服务。本书分为10章,内容包括:机器学习与Python开发环境、用于数据处理及可视化展示的Python类库、NBA赛季数据可视化分析、聚类算法与可视化实战、线性回归与可视化实战、逻辑回归与可视化实战、决策
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Spark MLlib机器学习实践(第2版) 王晓华 【店主推荐,正版书放心购买,可开发票】
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TensorFlow 2.0卷积神经网络实战 清华大学出版社 王晓华 TensorFlow 卷积神经网络 深度学习 机器
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Spark 3.0大数据分析与挖掘 基于机器学习 王晓华,罗凯靖编著 清华大学出版社
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Spark 3.0大数据分析与挖掘:基于机器学习 9787302598992
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