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MARC状态:订购 文献类型:中文图书 浏览次数:9

题名/责任者:
Python大数据分析与机器学习商业案例实战/王宇韬,钱妍竹著
出版发行项:
北京:机械工业出版社,2020.06
ISBN及定价:
978-7-111-65471-1/CNY99.80
载体形态项:
392页;26cm
个人责任者:
王宇韬
个人责任者:
钱妍竹 (女) 著
学科主题:
软件工具-程序设计
学科主题:
机器学习-应用-企业管理-案例
中图法分类号:
TP311.561
中图法分类号:
F272.7
责任者附注:
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,两年内通过CFA3级、FRM2级、AQF,在华能贵诚信托自主研发了舆情监控系统、资金雷达、流程自动化AI系统、机器视频面试系统等,专注于科技在金融领域的应用。
提要文摘附注:
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。
使用对象附注:
本书适用于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以及Python编程爱好者或对大数据分析与机器学习技术感兴趣的读者
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