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Python大 数据 分析与机器 学习 商业 案例 实战pdf百度 网盘 下载 地址?

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 为 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。

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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