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本书从讲解如何在数据科学中应用Python开始,陆续介绍了Python的工作环境,如何用Python分析数据,以及数据挖掘的概念,然后又扩展到机器学书还涵盖了缩减原则、集成方法、*森林、旋转森林和超树等方面的内容,这些都是一个的数据科学专家所掌握的。 阅读本书,你将学会:; 揭示数据科学算法的完整范畴; 地掌握和使用numpy、scipy、scikit-learn和matplotlib等Python库;; 了阶回归方法的建模和变量选择;; 一步理解集成方法的潜在含义及实施;; 在各种各样的数值和文本数据集上解决实际问题;; 熟悉的算法,如梯度提升、*森林、旋转森林等。 本书:; 内容明确且易于跟学;; 甄选重要的任务与问题;; 精心组织编排内容,有效解决问题;; 清晰易懂的讲解方式;; 书中呈现的解决方案能够直接应用到实际问题
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Python数据分析 活用Pandas库【正版图书,满额减,电子发票】 【正版】
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Python语言拥有大量可用于存储、操作和洞察数据的程序库,已然成为深受数据科学研究人员推崇的工具。本书以IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib和Scikit-Learn这5个能完成数据科学大部分工作的基础工具为主,从实战角度出发,讲授如何清洗和可视化数据、如何用数据建立各种统计学或机器学习模型等常见数据科学任务,旨在让各领域与数据处理相关的工作人员具备发现问题、解决问题的能力。·IPython和Jupyter:为使用Python提供计算环境·NumPy:用ndarray实现高维数组的高效存储与操作·Pandas:用DataFrame实现带标签?列式数据的高效存储与操作·Matplotlib:实现各种数据可视化·Scikit-Learn:用高效整洁的Python实现重要的机器学习算法
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Python数据分析 活用Pandas库 丹尼尔·陈(Daniel,Y.,Chen)著,武传海 译 人民邮电出版社 97
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Python机器学习技术:模型关系管理 丁亚军 电子工业出版社 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
本书的主体内容包括机器学习概念与特征工程、机器学习技术、模型关系管理,其中,模型关系管理部分主要介绍了弱集成学习、强集成学习和混合专家模型。弱集成学习是指使用机器学习中的弱分类器实现模型准确度和稳定性之间的平衡。强集成学习是指协同特征工程与强分类器形成强集成学习环境。混合专家模型是指通过神经网络集成和网络结构设计形成深度学习框架。本书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。在每个案例中,归因问题是分析的核心,提供了解析归因问题的一系列方法,以作者多年的项目经验为基础,展示 Python 数据分析的强大之处。
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