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『簡體書』Python数据科学与机器学习 从入门到实践

書城自編碼: 3381693
分類: 簡體書→大陸圖書→計算機/網絡程序設計
作者: [美]弗兰克·凯恩[Frank,Kane]
國際書號(ISBN): 9787115512413
出版社: 人民邮电出版社
出版日期: 2019-06-01


書度/開本: 16开 釘裝: 平装

售價:NT$ 435

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編輯推薦:
数据科学家实践指南,依据高科技公司中数据科学家的职位描述和要求,创作本书。
提供三大实战案例:
1.使用真实的电影评分数据创建一个电影推荐系统;
2.创建一个能实际运行的维基百科数据搜索引擎;
3.创建一个垃圾邮件分类器,可以对邮件账户中的垃圾邮件和正常邮件进行正确的分类。
本书涵盖准备分析数据、训练机器学习模型和可视化分析结果等主题,有助你提高使用Python高效地进行数据分析和机器学习的能力,并建立信心以更好地分析自己的机器学习模型。
●清理和准备数据,使其可用于分析
●应用Python中流行的聚类和回归方法
●使用决策树和随机森林训练高效的机器学习模型
●使用Python Matplotlib库对分析结果进行可视化
●使用Apache Spark的MLlib包在大型数据库上进行机器学习
內容簡介:
本书介绍了使用Python进行数据分析和高效的机器学习,首先从一节Python速成课开始,然后回顾统计学和概率论的基础知识,接着深入讨论与数据挖掘和机器学习相关的60多个主题,包括贝叶斯定理、聚类、决策树、回归分析、实验设计等。
關於作者:
Frank Kane,Sundog Software公司创始人,曾在Amazon和IMDb工作近9年,在分布式计算、数据挖掘和机器学习等领域持有17项专利。
【译者简介】
陈光欣,毕业于清华大学并留校工作,主要兴趣为数据分析与数据挖掘。

 

 

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