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机器学习重点关注的是预测 利用历史和未来之间的关系，根据所知道的预测想知道的。机器学习的核心是一种基于数学/算法的技术，本书聚焦于两类能够实现有效预测结果的算法族，并借助当前流行的 Python 语言来展现如何应用这些算法，使掌握机器学习更加简单。本书展示了如何利用 PySpark 将这两类算法扩展到需要使用多个分布式处理器的超大规模数据集上。 1.深入浅出，简单术语。本书没有用复杂的数学公式，而是用简单的术语来解释算法，并提供示例代码来帮助读者快速上手。 2.针对小白设计，内容丰富易懂。本书专为没有专业数学或统计学背景的读者设计，包含如下内容： ● 为任务选择合适的算法； ● 学习相关机制以及准备数据； ● 通过代码演示算法的PySpark实现，可扩展到使用数百个处理器的大规模数据集上； ● 掌握核心Python机器学习算法包
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Python数据分析案例实战(慕课版)9787115520845 王浩 袁琴 张明慧 人民邮电出版社
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1.紧扣交通大数据分析全流程。本书的设计思路以数据分析的流程为导向，结合交通数据讲解流程中的每个环节，并通过课后习题巩固所学知识。2.注重项目实战应用。本书通过讲解实际交通行业的相关项目，让读者明确如何利用所学知识来解决生产、生活中的问题，真正理解并能够应用所学知识。3.注重启发式教学。全书大部分章节紧扣具体应用展开，不堆积知识点，着重于思路的启发与解决方案的实施。
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1.以应用为导向，在介绍了Python基础、数据分析和数据可视化、机器学习、集成学习和深度学习等基本知识。2.每章对应一个综合案例，提供了覆盖金融、地理信息、交通、文本分析、图像识别5个领域的典型应用案例。3.配套了若干个实验关卡内容，线上基于头歌实践教学平台，集电子材料、视频、实验、在线编程环境、教学与实验管理于一体，实验采用游戏式闯关设计，可自动测评和收集详细的实验行为数据，支持手机、电脑等终端，可用于混合式或SPOC课堂等形式的创新教学。
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