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Python机器学习原理与算法实现 杨维忠,张甜 著 专业科技 文轩网
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https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html
Python机器学习原理与算法实现
清晰解释Python运行代码,深入浅出讲解机器学习原理,精选商业建模实践案例,演绎常用机器学习算法,精准解读运行结果。
数字化转型背景下,Python作为一门简单、易学、速度快、免费、开源的主流编程语言,广泛应用于大数据处理、人工智能、云计算等各个领域,是众多高等院校学生的必修基础课程,也是堪与Office办公软件应用比肩的职场人士的推荐技能。同时随着数据存储、数据处理等大数据技术的快速进步,机器学习的各种算法在各行各业得以广泛应用,同样成为高校师生、职场人士迎接数字化浪潮、与时俱进提升专业技能的必修课程。本书将“Python课程学习”与“机器学习课程学习”有机结合,推动数字化人才的培养,提升人才的实践应用能力。全书内容共17章。第1、2章介绍Python的入门知识和进阶知识;第3章介绍机器学习的概念及各种术语及评价标准;第4~10章介绍相对简单的监督式学习方法,包括线性回归算法、二元Logistic回归算法、多元Logistic回归算法、判别分析算法、朴素贝叶斯算法、高维数据惩罚回归算法、K近null
杨维忠,山东大学经济学硕士,CPA,十年商业银行工作经历,历任运营、风控、营销、内控等多个职位,擅长商务建模,精通SPSS、Stata、EViews,编著有《SPSS数据挖掘与案例分析应用实践》 《Stata统计分析与实验指导》等近十本畅销书。 张甜,山东大学金融学博士生,金融风险领域研究专家,参与《地方金融运行动态监测及系统性风险预警研究》等多项重大项目,精通SPSS、Stata、R语言,编著有《SPSS统计分析与行业应用案例详解》 《Stata统计分析与行业应用案例详解》等畅销书。
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