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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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本书首先介绍数据科学,然后指导读者安装和搭建数据分析编程环境所需的软件包。在机器学习中,主要学习3 项技术:监督学习、无监督学习和强化学习,以及基本的分类与回归技术,如支持向量机、决策树以及逻辑回归等。 在前面章节的中,将学习Python语言中用于处理大型数据集的基本函数、数据结构,用于矩阵计算的NumPy包和Pandas包,如何使用Matplotlib绘制自定义图表,以及应用Boosting算法XGBoost(梯度提升)进行预测分析等。 在后面的章节中,将学习用于图像识别的卷积神经网络(CNN)、深度学习算法。读者将掌握如何向神经网络馈入人类语言、让模型处理复杂的文本信息以及构建人类语言处理系统进行结 果预测等。 本书通过实践操作的方式让初学者和经验丰富的数据科学家掌握数据科学与机器学习技术所需的基本工具。书中包含了59个实操训练项目 22个
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适读人群 :Python的初学者和自学者 数据分析的初学者和自学者 欠缺编程经验的数据分析人员● 内容全面 覆盖数据爬取、数据存取、数据访问、数据预处理和数据分析等● 案例丰富 实战案例+ 案例源码,帮助读者快速掌握实操技能● 知识拓展 网络爬虫+ 机器学习,帮助读者进一步提升专业技能
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