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Python机器学习进阶 王成章 编 大中专 文轩网
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Python机器学习进阶
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本书针对财经类院校学生的特点,在掌握Python基本知识的基础上,介绍机器学习的原理、应用及实现,内容主要涵盖:关联规则发现、聚类、分类、回归、预测、维度约简、模型优化、模型评价等,涉及的数据结构有结构化数据、非结构化数据、半结构化数据、截面数据、面板数据等。本书使用数据领域最主流语言Python及其分析与建模库作为核心武器。对于机器学习经典算法给出完整的原理推导并基于实例进行讲解,实例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。
王成章,中央财经大学统计与数学学院副教授。主要研究领域为大数据分析、人工智能、机器学习、优化计算,尤其侧重机器学习算法在经济、金融、因果推断等实际问题中的应用。研究成果曾在Journal of Computational Chemistry、 Economic Model-ling、DEStech Transactions on Computer Science and Engineering、ICPR、自动化学报、计算机研究与发展、数理统计与管理等期刊和会议上发表。
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