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面对着每年都在快速增长的数据量,我们对数据进行分析和处理的需求变得比以往更加迫切。那些懂得如何利用数据的公司比不懂的公司更具有竞争优势,这使得那些具有丰富知识储备且有能力的数据人才变得更加抢手。本书的主要内容:学会并理解在不同平台下安装R和Python的流程和所需环境;在R和Python环境下实现数据获取、数据清洗、数据整理,完成数据分析的准备工作;建立预测模型和探索分析模型;分析模型结果并创建数据报告;尝试多种基于树的方法,建立随机森林;在R中实现初步的数据科学概念;学习探索性数据分析的应用方法,基于树的方法以及随机森林方法等。
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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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