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出版社特色：
冶金工业出版社/机械工业出版社
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Python大数据分析与机器学习商业案例实战书籍相关信息
- ISBN：9787111654711
- 作者：王宇韬，房宇亮，肖金鑫 等 著 / 钱妍竹
- 出版社：冶金工业出版社/机械工业出版社
- 出版时间：2020-6-1
- 页数：392
- 价格：99.8
- 纸张：暂无纸张
- 装帧：平装
- 开本：暂无开本
- 语言：暂无语言
- 适合人群：数据分析师，机器学习工程师，商业智能分析师，Python程序员，商业决策者，数据科学爱好者，大学相关专业的学生，以及希望了解如何将大数据分析与机器学习应用于商业领域的专业人士。
- TAG：商业案例 / 机器学习 / 数据挖掘 / 商业智能 / 实战教程 / Python编程 / 大数据分析 / 人工智能应用
- 豆瓣评分：8.6
- 更新时间：2025-05-09 01:59:00
内容简介：
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。
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