(美)约瑟夫·巴布科克著;余水清译2017 年出版200 页ISBN:9787111573890
本书着重介绍预测性分析技术,先概述了数据分析系统的基本架构和主要处理流程,然后从分类和无监督学习开始,逐一讲解每种机器学习算法的工作原理,并在每一章的最后给出了详细的案例讨论。高质量的数据是能够进行...
刘宇宙编著2017 年出版376 页ISBN:9787302475965
本书的目的是帮助想学习python的人员进行python的入门学习。通过本书的学习,读者能够掌握python语言的基础语法和基本概念、列表和元组操作,掌握函数、面向对象编程,异常处理操作,python操作文件,python和数据库...
赵涓涓,强彦主编2019 年出版232 页ISBN:9787111630524
本书以案例驱动的方式讲解机器学习算法的知识点,并以Python语言作为基础开发语言实现算法,包括目前机器学习主流算法的原理、算法流程图、算法的详细设计步骤、算法实例、算法应用、算法的改进与优化等环节。...
(美)杰奎琳·卡兹奥(Jacqueline Kazil),(美)凯瑟琳·嘉穆(Katharine Jarmul)著2017 年出版492 页ISBN:9787564170035
如何让你的数据分析技能超越Excel到更高的水平?通过深入学习Python来完成工作。这本实践指南向非程序员展示了如何处理本质上太杂乱或难以下手的信息。你不需要了解Python编程语言基础知识就可以开始了。通...
(法)戴维·西伦,(法)亚诺D.B.梅斯曼,(法)穆罕默德·阿里著;王艳,刘义,于晨昕等译2017 年出版224 页ISBN:9787111578260
本书涵盖的主题非常广泛,介绍了数据科学方方面面的知识,每一章都侧重于介绍数据科学的某一方面,为读者以后的深入学习打下基础。具体内容包括:第1、2章系统介绍大数据科学的背景知识及框架结构;第3~5章介绍机器...