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  • 正版新书]Python机器学习编程与实战林耀进等9787115532534
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    • 作者: 林耀进等著 | 林耀进等编 | 林耀进等译 | 林耀进等绘
    • 出版社: 人民邮电出版社
    • 出版时间:2020-07-01
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    • 作者: 林耀进等著| 林耀进等编| 林耀进等译| 林耀进等绘
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 出版时间:2020-07-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 字数:407000
    • 页数:272
    • 开本:16开
    • ISBN:9787115532534
    • 版权提供:人民邮电出版社
  • 作者: 林耀进等
  • 著: 林耀进等
  • 装帧: 平装
  • 印次: 1
  • 定价: 49.8
  • ISBN: 9787115532534
  • 出版社: 人民邮电出版社
  • 开本: 16开
  • 印刷时间: 暂无
  • 语种: 中文
  • 出版时间: 2020-07-01
  • 页数: 272
  • 外部编号: 五三B117233
  • 版次: 1
  • 成品尺寸: 暂无
  • 第1章Python概述1

    1.1Python简介1

    1.1.1Python语言1

    1.1.2Python与机器学习1

    1.1.3Python环境配置2

    1.2Python基础知识5

    1.2.1固定语法5

    1.2.2运算符6

    1.2.3数据类型9

    1.2.4PythonI/O14

    1.3控制语句17

    1.3.1条件语句18

    1.3.2循环语句20

    1.4函数22

    小结25

    课后习题26

    第2章NumPy数值计算28

    2.1ndarray的创建与索引28

    2.1.1创建ndarray28

    2.1.2ndarray的索引和切片33

    2.2ndarray的基础操作36

    2.2.1变换ndarray的形态36

    2.2.2排序与搜索42

    2.3ufunc46

    2.3.1ufunc的广播机制46

    2.3.2常用ufunc运算47

    小结54

    课后习题54

    第3章pandas基础56

    3.1pandas常用类56

    3.1.1Series56

    3.1.2DataFrame60

    3.1.3Index64

    3.2DataFrame基本操作65

    3.2.1索引66

    3.2.2排序70

    3.2.3合并73

    3.3其他数据类型操作78

    3.3.1时间操作78

    3.3.2文本操作87

    3.3.3category操作90

    小结93

    课后习题93

    第4章pandas进阶95

    4.1数据的读取与写出95

    4.1.1CSV95

    4.1.2Excel97

    4.1.3数据库98

    4.2DataFrame进阶101

    4.2.1统计分析101

    4.2.2分组运算106

    4.2.3透视表和交叉表111

    4.3数据准备113

    4.3.1缺失值处理113

    4.3.2重复数据处理117

    4.3.3连续特征离散化处理118

    4.3.4哑变量处理120

    小结122

    课后习题122

    第5章Matplotlib绘图124

    5.1Matplotlib绘图基础124

    5.1.1编程风格124

    5.1.2动态rc参数128

    5.2分析特征关系常用图形133

    5.2.1散点图133

    5.2.2折线图135

    5.3分析特征内部数据状态常用图形137

    5.3.1直方图与条形图138

    5.3.2饼图140

    5.3.3箱线图142

    小结144

    课后习题144

    第6章scikit-learn146

    6.1数据准备146

    6.1.1标准化146

    6.1.2归一化149

    6.1.3二值化150

    6.1.4独热编码151

    6.2降维153

    6.2.1PCA154

    6.2.2ICA158

    6.2.3LDA162

    6.3分类166

    6.3.1Logistic回归166

    6.3.2SVM171

    6.3.3决策树174

    6.3.4KNN178

    6.3.5朴素贝叶斯180

    6.3.6随机森林183

    6.3.7多层感知机186

    6.4回归189

    6.4.1最小二乘回归191

    6.4.2岭回归194

    6.4.3Lasso回归195

    6.5聚类198

    6.5.1K-Means199

    6.5.2层次聚类202

    6.5.3DBSCAN205

    6.5.4GMM208

    6.6模型验证212

    6.6.1数据集划分212

    6.6.2交叉验证213

    6.6.3自动调参214

    6.6.4模型评价217

    小结221

    课后习题221

    第7章餐饮企业综合分析与预测225

    7.1餐饮企业需求分析225

    7.1.1餐饮企业现状与需求225

    7.1.2餐饮企业数据基本状况226

    7.1.3餐饮企业数据分析的步骤与流程227

    7.2数据准备227

    7.2.1统计每日用餐人数与销售额227

    7.2.2数据预处理229

    7.3使用K-Means算法进行客户价值分析231

    7.3.1构建RFM特征231

    7.3.2构建K-Means模型233

    7.3.3K-Means模型结果分析234

    7.4使用决策树算法实现餐饮客户流失预测236

    7.4.1构建客户流失特征236

    7.4.2构建客户流失预测模型238

    7.4.3分析决策树模型结果239

    小结240

    课后习题240

    第8章通信运营商用户流失分析与预测242

    8.1通信运营商用户流失需求分析242

    8.1.1通信运营商现状与需求242

    8.1.2通信运营商数据基本情况242

    8.1.3通信运营商用户流失分析与预测的步骤与流程243

    8.2数据准备244

    8.2.1数据去重与降维244

    8.2.2数据清洗245

    8.2.3数据合并247

    8.3特征工程251

    8.3.1独热编码251

    8.3.2合并预处理后的数据集252

    8.4使用MLP算法实现通信运营商用户流失预测253

    8.4.1数据集划分与数据标准化253

    8.4.2构建用户流失预测模型255

    8.4.3模型评价255

    小结256

    课后习题256

    张良均,不错信息系统项目管理师,泰迪杯全国大学生数据挖掘竞赛(www.tipdm.org)的发起人。华南师范大学、广东工业大学兼职教授,广东省工业与应用数学学会理事。兼有大型高科技企业和高校的工作经历,主要从事大数据挖掘及其应用的策划、研发及咨询培训。全国计算机技术与软件专业技术资格(水平)考试继续教育和CDA数据分析师培训讲师。发表数据挖掘相关论文数二十余篇,已取得国家发明12项,主编图书《神经网络实用教程》《数据挖掘:实用案例分析》《MATLAB数据分析与挖掘实战》等9本畅销图书,主持并完成科技项目9项。获得SAS、SPSS数据挖掘认证及Hadoop开发工程师证书,具有电力、电信、银行、制造企业、电子商务和电子政务的项目经验和行业背景。

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