书目信息

书名： Python大数据分析与机器学习商业案例实战 
作者： 王宇韬 ， 钱妍竹 著
出版信息： 北京   机械工业出版社  2020.06
开本页数： 26cm  392页
丛书名：
单 册：
中图分类： TP311.561 ， F272.7 ， TP311.561
科图分类：
主题词： 机器学习--ji qi xue xi--应用--企业管理--案例 , 软件工具--ruan jian gong ju--程序设计
电子资源：
ISBN： 978-7-111-65471-1
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314    @a王宇韬, 华能贵诚信托金融科技实验室发起人, 宾夕法尼亚大学硕士, 上海交通大学学士。钱妍竹, 加拿大老瑞尔大学交换生, 哥伦比亚大学硕士。
330    @a本书以Python语言为编程环境, 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。
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    Python大数据分析与机器学习商业案例实战/王宇韬, 钱妍竹著.-北京：机械工业出版社，2020.06(2021.01第2次印刷)
    392页：图；26cm
    恒盛杰资讯
    
    ISBN 978-7-111-65471-1：CNY99.80
    本书以Python语言为编程环境, 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。
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正题名：Python大数据分析与机器学习商业案例实战     索取号：TP311.561/42         预约/预借

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