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10余位数据挖掘领域资深专家和科研人员,10余年大数据挖掘咨询与实施经验结晶。从数据挖掘的应用出发,以电力、航空、医疗、互联网、生产制造以及公共服务等行业真实案例为主线,深入浅出介绍Python数据挖掘建模过程,实践性极强。 本书共15章,分两个部分:基础篇、实战篇。基础篇介绍了数据挖掘的基本原理,实战篇介绍了一个个真实案例,通过对案例深入浅出的剖析,使读者在不知不觉中通过案例实践获得数据挖掘项目经验,同时快速领悟看似难懂的数据挖掘理论。读者在阅读过程中,应充分利用随书配套的案例建模数据,借助相关的数据挖掘建模工具,通过上机实验,以快速理解相关知识与理论。 基础篇(第1~5章),第1章的主要内容是数据挖掘概述;第2章对本书所用到的数据挖掘建模工具Python语言进行了简明扼要的说明;第3章、第4
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Python机器学习 预测分析核心算法 [美]Michael Bowles(鲍尔斯) 著;沙嬴、李鹏 译 人民邮电出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
在学习和研究机器学习的时候,面临令人眼花缭乱的算法,机器学习新手往往会不知所措。本书从算法和Python语言实现的角度,帮助读者认识机器学习。 本书专注于两类核心的“算法族”,即惩罚线性回归和集成方法,并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7章,详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。本书主要针对想提高机器学习技能的Python开发人员,帮助他们解决某一特定的项目或是提升相关的技能。
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