书目详细信息
： Python大数据分析与机器学习商业案例实战
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-111-65471-1:CNY99.80 |
|---|---|
| 作品语种： | chi |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | Python大数据分析与机器学习商业案例实战/.王宇韬, 钱妍竹著 |
| 出版发行项： | 北京:,机械工业出版社:,2020.06 |
| 载体形态项： | 392页:;+图:;+26cm |
| 提要文摘： | 本书共16章, 讲解了线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型、朴素贝叶斯模型、K近邻算法模型、随机森林模型、AdaBoost与GBDT模型、XGBoost与LightGBM模型、PCA (主成分分析) 模型、聚类与分群模型 (KMeans与DBSCAN算法)、协同过滤算法模型、Apriori关联分析模型、神经网络模型等十余种机器学习模型的原理和代码实现, 每种模型都配有一到两个典型案例, 涵盖金融、营销、医疗、社会科学、企业办公与管理等多个领域。 |
| 题名主题： | 软件工具 程序设计 |
| 题名主题： | 机器学习 应用 企业管理 案例 |
| 中图分类： | TP311.561 |
| 个人名称等同： | 王宇韬 著 |
| 个人名称等同： | 钱妍竹 著 |
| 记录来源： | CN 湖北三新 20201021 |