Python大数据分析与机器学习商业案例实战 PDF电子书 [28MB]

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大数据 分析与 机器学习 技术 已成为各行各业实现数字化变革的关键驱动力。本书以功能强大且较易上手的Python 语言编程 环境 ,全面讲解了大 数据分析 与机器学习技术的商业应用实战。

全书共1 6 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。

本书适合具备一定 数学 知识和编程基础、 希望 快速在 工作 中应用大数据分析与机器学习技术的读者 阅读 ,也适合Python编程爱好者或对大数据分析与机器学习技术感兴趣的读者参考。



目录:
第1章 Python与数据科学
第2章 数据分析利器:NumPy、pandas与Matplotlib库
第3 章 线性回归模型
第4 章 逻辑回归模型
第5 章 决策树模型
第6 章 朴素贝叶斯模型
第7 章 K 近邻算法
第8 章 随机森林模型
第9 章 AdaBoost 与GBDT 模型
第10 章 机器学习神器:XGBoost 与LightGBM 算法
第11 章 特征 工程 之数据预处理
第12 章 数据降维之PCA
第13 章 数据聚类与分群分析
第14 章  智能 推荐系统
第15 章 关联分析:Apriori 算法
第16 章  深度学习 初窥之神经 网络 模型

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