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这是一本非常优秀的图解机器学习及其算法的入门书籍。本书从应用场景出发,利用大量图解和流程图相结合的方式讲解机器学习的基本知识及其常用经典算法的应用,全书没有大篇幅的理论介绍和复杂的数学公式推导,也没有生涩难懂的专业术语,而是通过浅显易懂的图示、直观的流程图以及与生活息息相关的实例应用让读者轻松学习和掌握机器学习知识,从而明白机器学习是如何影响和改变人类生活的。 本书覆盖了机器学习领域的监督学习、半监督学习、无监督学习、增强学习和机器学习新算法等内容,构成了机器学习从经典到现代的体系框架,每章也可独立阅读。限于篇幅,书中没有讲解Python语言的基础知识,如果读者没有Python语言的基础,建议先学习Python语言入门知识,这样可以更好地学习本书内容。 建议想从事机器学习的入门读者***,以便对机器学
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智能风控:Python金融风险管理与评分卡建模 资深风控专家用漫画风格从3维度详解信用风险量化分析与建模,大量算法和案例,学术界和企业界共同推荐
(1)作者是风控、AI、算法领域的资深专家,曾在多家知名金融科技公司从事基于机器学习的风控算法优化工作,经验十分丰富。 (2)从、从信贷风险业务、数据分析与挖掘方法、机器学习模型3个维度全面展开,详解信用风险量化的数据分析与建模。 (3)基于Python新版本撰写,每个章节都包含问题、案例、算法3个部分,实操性强。 (4)来自西南财经大学、*等学术界和企业界的多位转件高度评价。 (5)全出采用 漫画 公式 代码 的形式,既有趣、易读,又精炼和实操。
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《Python金融数据分析》将帮助读者在金融领域正确使用先进的数据分析方法,避免潜在的陷阱和常见错误;对于那些试图解决的问题,帮助读者得出正确的结论。 此外,鉴于数据科学和金融领域在不断动态变化,因此本书也包含对学术论文和其他相关资源的引用,以帮助读者拓宽对所涵盖主题的理解。
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数据科学导论:Python语言(原书第3版) 数据科学快速入门指南,全面覆盖进行数据科学分析和开发的所有关键要点
本书对上一版内容进行了全面扩展和更新,将帮助你使用常见的Python库成功地进行数据科学操作。本书提供了对Python核心软件包的前沿见解,包括新版的Jupyter Notebook、Numpy、pandas和Scikit-learn等。 本书提供大量详细的示例和大型混合数据集,可以帮助你掌握数据收集、数据改写和分析、可视化和活动报告等基本统计技术。此外,书中还介绍了机器学习算法、分布式计算、预测模型调参和自然语言处理等高级数据科学主题,还介绍了深度学习和梯度提升方案(如XGBoost、LightGBM和CatBoost)等内容。 通过本书的学习,你将全面了解主要的机器学习算法、图分析技术以及所有可视化工具和部署工具,使你可以更轻松地向数据科学专家和商业用户展示数据处理结果。 通过阅读本书,你将学到: 在Windows、Mac和Linux系统上安装数据科学工具箱 使用Scikit-learn库提供的核心机器学习
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Python数据科学项目实战 一本系统的实用Python案例书,通过5个案例介绍使用Python进行数据科学工作所需的知识。随书附赠源代码,获取地址见书封底二维码。
数据科学项目有很多灵活的部分,需要练习和技巧才能让所有代码、算法、数据集、格式和可视化协调工作。本书将引导你完成5个真实项目,包括根据新闻标题跟踪疾病暴发、分析社交网络以及在广告点击数据中寻找相关模式。 《Python数据科学项目实战》并不止于表面理论和简单示例。在完成每个项目时,你将学习如何解决常见问题,例如数据丢失、混乱的数据以及与构建模型不匹配的算法。你将了解详细的设置说明和常见故障的全面解决方案。后,通过完成这些项目,你将对自己的技能充满信心。
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编程菜鸟学Python数据分析 纪贺元 源于真实数据分析培训课程,近万名新手学员因此受益,多家培训机构、多位学员真情推荐,内含多个综合案例
数据的重要性越来越高,甚至已经被国家提到高要素化的程度。数据资产化、数据治理等成为企业关注的重点方向,但是数据要想真正赋能企业发展,数据分析是必须要经历的过程。所以在数据要素时代,数据分析会更加重要。那么如何快速入门数据分析?没有编程经验的人如何快速入门数据分析?本书给出了答案。想转行做数据分析而又苦于没有基础的朋友,不妨试试这本书,这是得到了近万名学员肯定的零基础学数据分析课程的文字版。
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