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大数据分析与机器学习技术已成为各行各业实现数字化变革的关键驱动力。本书以功能强大且较易上手的Python语言为编程环境,全面讲解了大数据分析与机器学习技术的商业应用实战。 全书共16章,讲解了线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型、朴素贝叶斯模型、K近邻算法模型、随机森林模型、AdaBoost与GBDT模型、XGBoost与LightGBM模型、PCA(主成分分析)模型、聚类与分群模型(KMeans与DBSCAN算法)、协同过滤算法模型、Apriori关联分析模型、神经网络模型等十余种机器学习模型的原理和代码实现,每种模型都配有一到两个典型案例,涵盖金融、营销、医疗、社会科学、企业办公与管理等多个领域。 本书适合具备一定数学知识和编程基础、希望快速在工作中应用大数据分析与机器学习技术的读者阅读,也适合Python编程爱好者或对大数据分析与机器学习技术感兴趣的
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Python数据分析基础与案例实战 人民邮电出版社 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
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Python数据分析与可视化项目实战 王振丽 清华大学出版社 9787302649045
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Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787115575821 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 292页 Publisher 出版社 人民邮电出版社 Publication Date 出版日期 2022-07-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 本书以Python数据分析与挖掘的常用技术与真实案例相结合的方式,深入浅出地介绍Python数据分析与挖掘的重要内容。本书共11章,分为基础篇(~5章)和实战篇(第6~11章),基础篇包括数据挖掘基础、Python数据挖掘编程基础、数据探索、数据预处理、数据挖掘算法基础等基础知识;实战篇包括6个案例,分别为信用卡高风险客户识别、餐饮企业菜品关联分析、金融服务机构资金流量预测、O2O优惠券使用预测、电视产品个性化推荐,以及基于TipDM大数据挖掘建模平台实现金融服务机构资金
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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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Python电商数据分析实战 机械工业出版社 新华书店正版,关注店铺成为会员可享店铺专属优惠,团购客户请咨询在线客服!
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基础知识 算法原理 经典案例 ,从全连接网络到复杂模型,从数据清洗到翻译模型,一本书轻松搞定Keras。 本书适合读者:人工智能深度学习爱好者、算法工程师、计算机视觉专业相关学生、机器学习深度学习等人工智能化各类从业人员 本书特色: 入门门槛低,内容安排符合学习规律 从搭建环境学起 不同环境下相关软件和工具的下载和安装 深度学习基础理论 *后通过Keras实现深度学习的各类经典应用。由简到难,逐步深入,适合深度学习和机器学习零基础的读者学习。 注重新手友好性,理论结合实践 作者以学生的视角,将自己Keras实际学习过程中的经验进行积累,让新手更容易上手。 在具体介绍过程中给出短小精悍的示例,让读者能边学习边实践,缩短新手与老手之间的差距。 技术面广泛,注意技巧丰富 本书内容涵盖10种Python常用数据结构、5种
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本书以数据分析与挖掘五大环节(数据采集、数据预处理、探索分析、挖掘建模、模型评估)为轴线,配以分析用的数据与源代码,系统地介绍数据分析与挖掘建模领域的科学思维、推荐知识、专业工具、完整流程以及编程技巧,让你能够快速胜任数据分析师岗位。
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Python数据分析与挖掘实战【正版图书】 正版书籍,满额减,电子发票
前 言基 础 篇章 数据挖掘基础21.1 某知名连锁餐饮企业的困惑21.2 从餐饮服务到数据挖掘31.3 数据挖掘的基本任务41.4 数据挖掘建模过程41.4.1 定义挖掘目标41.4.2 数据取样51.4.3 数据探索61.4.4 数据预处理71.4.5 挖掘建模71.4.6 模型评价71.5 常用的数据挖掘建模工具71.6 小结9第2章 Python数据分析简介102.1 搭建Python开发平台122.1.1 所要考虑的问题122.1.2 基础平台的搭建122.2 Python使用入门132.2.1 运行方式142.2.2 基本命令152.2.3 数据结构172.2.4 库的导入与添加202.3 Python数据分析工具222.3.1 Numpy232.3.2 Scipy242.3.3 Matplotlib242.3.4 Pandas262.3.5 StatsModels272.3.6 Scikit-Learn282.3.7 Keras292.3.8 Gensim302.4 配套资源使用设置312.5 小结32第3章 数据探索333.1 数据质量分析333.1.1 缺失值分析343.1.2 异常值分析343.1.3 一致性分析373.2 数据特征分析373.2.1 分布分析
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系统:立体化、全方位解读数据分析行业技能掌握路线细致:沿着需求->代码实现的思路,介绍上百个数分小技巧,适合各类读者阅读深入:18个统计学知识点,建立数据分析背后的数学思维案例:列举了多个数据分析案例,趁热打铁,理论与实践相结合
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PYTHON数据分析与可视化典型项目实战(微课版) 高海英 陈承欢 著 人民邮电出版社 自动化技术、计算机技术 正版保障·七天无理由退换·企业采购/团购咨询客服享大额优惠
1、主要针对高等职业院校学生的特点,采取项目式写法,满足高职高专院校的教学需要。 2、案例选取具有典型、以及有效,满足当前“学用结合”的教学要求,为学生的职业发展打好基础。 3、配套资源丰富括电子活页、教学大纲、PPT、教学教案。 4、作者为名校名师,具有丰富的教学经验和实践经验。
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AI时代Python金融大数据分析实战:ChatGPT让金融大数据分析插上翅膀 关东升 著 北京大学
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