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全新Python预测分析与机器学沁晨9787302592549
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章预测分析与机器学习的实用价值1.1人工智能、机器学习与数据分析的关系1.2什么是预测分析1.3预测分析在各行业中的应用1.4预测分析流程概览1.5小结第2章数据清理2.1建立编程环境2.1.1Anaconda简介及安装2.1.2Jupyter Notebook简介及安装2.1.3Pandas简介及安装2.1.4scikit-learn简介及安装2.1.5XGBoost、LightGBM、CatBoost简介及安装2.1.6TensorFlow简介及安装2.2面对异构数据如何下手2.2.1什么是异构数据2.2.2如何处理异构数据.数据误差..1各类数据误差及其影响..2如何处理数据误差2.4数据重新格式化……
王沁晨,多伦多大学圣乔治校区计算机专业,曾在加拿大企业Loblaw Companies担任机器学习数据分析师,从公司传统的大型数据库中筛选有效信息、清理数据、人工数据挖掘、视化,到基础建模、模型优化、数据再筛选,再到结合商业需求创造扩展强的实用管线,让项目从理论的头脑风暴变现为商业价值。
本书的着重点在于机器学习与预测分析的实战思路,其中加入算法或模型的理论知识介绍,让读者在学习如何进行运用的同时,更加深入的学习到为何在该实践场景下使用特定算法或模型。书中侧重讲解实操中常用、回报率高的算法。内容明了易懂,图文搭配,借鉴实际例子让学习过程更具实用感。
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