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Python机器学习技术:模型关系管理 丁亚军 电子工业出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
本书的主体内容包括机器学习概念与特征工程、机器学习技术、模型关系管理,其中,模型关系管理部分主要介绍了弱集成学习、强集成学习和混合专家模型。弱集成学习是指使用机器学习中的弱分类器实现模型准确度和稳定性之间的平衡。强集成学习是指协同特征工程与强分类器形成强集成学习环境。混合专家模型是指通过神经网络集成和网络结构设计形成深度学习框架。本书以案例分析为主线介绍不同的集成学习方法,首先阐述弱集成学习如何解决项目痛点问题,然后以痛点为起点,集中讨论强集成学习如何解构子项目问题,最后通过深度学习分析非结构化数据。在每个案例中,归因问题是分析的核心,提供了解析归因问题的一系列方法,以作者多年的项目经验为基础,展示 Python 数据分析的强大之处。
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在本书中,的Python程序员Mark Summerfield展示了如何充分利用Python 3的功能与特性来编写代码。与以前的版本相比。Python 3功能更强大,使用更方便,语法更一致,表达能力更丰富。本书将编写程序、使用标准或第三方Python 3库、创建新的专用库模块所必需的所有相关知识整合到了一起。 作为一名具有多年Python使用经验的程序员,Summerfield在本书中为读者深度分析与讲解了从其他途径无法获取的Python3使用与开发技术。Summerfield从Python的“优美核心(beautiful heart)”(即编写高健壮性、高性能程序的8个关键要素)开始进行讲解,并以这些关键要素为基础,介绍了有助于增强程序开发实用技能的新主题,每个主题都包含其概念和多个操作实例。 本书既可以作为Python编程指南,也可以作为Python语言参考手册。
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PYTHON基础教程(第3版·修订版) [挪]芒努斯·利·海特兰德 著,袁国忠 译 9787115613691 人民邮电
适读人群 :本书不仅适合计算机专业学生自学Python编程语言,也适合需要利用Python提升办公效率的职场人士。 1.Python编程新手入门的优质好书,50万+中国读者的选择,由挪威科技大学教授芒努斯.利.海特兰德亲笔撰写,深入浅出地讲解了Python编程的方方面面。 2.内容详尽丰富,包括Python基础知识、核心概念、Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用等,全面的基础知识+细致入微的编程诀窍,学习效率与效果并重。 3.针对Python3.11升级内容,对结构与细节知识进行了优化和完善,轻松学习Python编程。 4.设计风格简洁明了,内容通俗易懂,附带代码示例,让你有目标地掌握Python,非常适合Python编程初学者入门。 5.提供贴近真实商业环境的案例,并通过PPT和针对求职应聘的习题帮助读者提高 Pytho编程实战能力。
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本书从讲解如何在数据科学中应用Python开始,陆续介绍了Python的工作环境,如何用Python分析数据,以及数据挖掘的概念,然后又扩展到机器学习。本书还涵盖了缩减原则、集成方法、随机森林、旋转森林和超树等方面的内容,这些都是一个成功的数据科学专家所必需掌握的。阅读本书,你将学会:■ 揭示数据科学算法的完整范畴;■ 高效地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库;■ 了解进阶回归方法的建模和变量选择;■ 进一步有效理解集成方法的潜在含义及实施;■ 在各种各样的数值和文本数据集上解决实际问题;■ 熟悉优选的算法,如梯度提升、随机森林、旋转森林等。本书特色:■ 内容明确且易于跟学;■ 甄选重要的任务与问题;■ 精心组织编排内容,有效解决问题;■ 清晰易懂的讲解方式;■ 书中呈现的解决方案能够直接应用到实际问
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同时汇集了数据搜集、数据清洗、数据分析和数据可视化的相关技术,并且对数据分析中的每个过程均进行了详尽、深入地讲解,并搭配多个实用性极强的示例代码,生动的阐述了每项技术的核心奥秘。各章节衔接紧密,且内容精炼不拖沓,读者只需按照作者的编排思路循序渐进的学习,相信可以在较短的时间内轻松掌握数据分析的全过程。
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Python数据可视化:基于Bokeh的可视化绘图8065612
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作者在遥感和GIS领域积累了丰富的研发和教学经验,本书的内容和代码示例将非常适合读者学习。通过详细的理论讲解,再结合丰富的代码示例,读者将能够细致地掌握使用Python进行地理任务的处理,同时参考代码示例的注释,了解每一段代码的真实含义。
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《Python编程入门经典》(作者James Payne)主要介绍Python3.1。Python3.1发布于2009年,是Python程序语言的主版本。由于Python是一门跨平台的语言,本书中的内容和示例适用于任何平台(除非特别指出的例外情况)。在可能独立于平台的情况下,本书中的示例都尽量设计成跨平台的。此外,由于Python 3.1相对较新,并非所有支持库都被更新到可以在Python3.x下工作。在这种情形下,如果某些理论需要详细解释,本书将使用Python 2.6代替Python 3.1。
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