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为满足用人单位对数据分析和挖掘人员在编程方面的技能要求,本书遵循由浅入深的原则,详细地介绍了利用Python及其相关工具实现数据分析和挖掘的实用技能。结合Python中成熟的Numpy、Pandas、MatPlotLib、Sklearn、Seaborn、Statsmodels和SciPy模块,实现数据分析与挖掘中关于数据的清洗、整理、探索、可视化、建模和评估等流程的操作,让每一位对数据分析或挖掘的从业者或感兴趣的读者都能从中学到所需的内容。十大常用数据挖掘算法及实战案例,如多元线性回归的预测模型、决策树分类模型、SVM分类模型、GBDT分类模型、K均值聚类模型等,基本覆盖用人单位对常用挖掘算法的需求。
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Python机器学习项目实战 DeepSeek知识储备,是一本针对机器学习与聚焦实践经验的实用指南。本书展示了现实、实用的机器学习场景,全面清晰地介绍了机器学习的关键概念。
随着 大数据 时代的到来以及计算机算力的提升,机器学习进入一个新时代。以近火热的ChatGPT为例,它是美国人工智能研究实验室OpenAI开发的一种全新聊天机器 人模型,它能够通过学习和理解人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动并协助人类完成一系列任务。它的发展可谓是机器学习的巨大飞跃,甚至可以视为人类迈向 真 人工智能 的巨大跨越。随着机器学习技术的发展以及在各行各业的应用,可以说机器学习现在与我们每个人都息息相关。 作为一名大学教师,我的主要研究领域为人工智能和深度学习,目前为研究生讲授《模式识别》等课程;同时也参与了多个与机器学习相关的科研项目,对机器学习的工程应用有丰富的经验。当看到《Python机器学习项目实战》时,我感觉非常有必要将其翻译出来并让更多的人学习到其中的内容。本书是一本针对
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从0到1 Python数据可视化 python数据分析新手入门,系统讲解python三大主流可视化库!案例丰富,技巧实用,涵盖日常工作场景,配套资源丰富!
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深度学习与Python实现及应用 深度学习的入门图书,理论和实践结合,以“用什么学什么”的方式介绍深度学习的核心算法,并用Pyhton实现每个算法
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系统:以 轻原理、重实践 为原则,详细解析机器学习库SKlearn 通俗:从参数调用的角度,适合零基础读者快速入门并掌握SKlearn 深入:由浅及深熟悉数据探索、预处理、模型选择、集成学习、模型评估流程 案例:用五个工程案例系统化讲解SKlearn库分类、回归、聚类,让你码上就用
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