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《Python机器学习技术：模型关系管理》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。 《Python机器学习技术：模型关系管理》的核心框架： ?特征工程技术 ?机器学习算法 ?弱集成学习：决策树集成 ?强集成学习：“特征工程+机器学习”集成 ?混合专家：“神经网络+神经网络”集成 特色卖点： ?以小数据为启程，重点阐述大数据技术的原理与流程 ?应用常用依赖包，编写简洁代码，实现数据分析 ?以集成学习为核心知识点，展开对相关知识的讨论 ?借助描述性案例讲解模型配置，借助项目案例讲解数据挖掘流程 ?以描述性挖掘、归因性探索、预测性应用并举的方式分析案例 ?行为中涉及的数学公式大多辅以图形理解，对数理知
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