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Python机器学习进阶(中央财经大学双一流建设精品教材)

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图文详情
  • ISBN:9787522314105
  • 装帧:一般胶版纸
  • 册数:暂无
  • 重量:暂无
  • 开本:16开
  • 页数:437
  • 出版时间:2022-08-01
  • 条形码:9787522314105 ; 978-7-5223-1410-5

内容简介

针对财经类院校学生的特点,在掌握Python基本知识的基础上,介绍机器学习的原理、应用及实现,内容主要涵盖:关联规则发现、聚类、分类、回归、预测、维度约简、模型优化、模型评价等,涉及的数据结构有结构化数据、非结构化数据、半结构化数据、截面数据、面板数据等。本书使用数据领域*主流语言Python及其分析与建模库作为核心武器。对于机器学习经典算法给出完整的原理推导并基于实例进行讲解,实例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。

目录

上篇 Python语言基础 **章 Python基础知识 **节 Python编码风格 第二节 Python语言的基本数据类型 第二章 Python的控制结构 **节 Python的输入输出控制 第二节 Python的判断和循环控制 第三章 Python的函数和类 **节 函数 第二节 类 第三节 模块 第四章 Python的高级数据结构 **节 Array数据结构 第二节 Series数据结构 第三节 DataFrame数据结构 第五章 Python的数据可视化 **节 Matplotib数据可视化 第二节 Seaborm和Plotly数据可视化 下篇 Python机器学习 第六章 关联规则发现 **节 简介 第二节 关联规则发现的Python实践 第七章 聚类分析 **节 简介 第二节 聚类分析的Python实践 第八章 维度约简 **节 简介 第二节 维度约简的Python实践 第九章 分类分析 **节 简介 第二节 分类分析的Python实践 第十章 预测分析 **节 简介 第二节 预测分析的Python实践 参考文献
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作者简介

王成章,中央财经大学统计与数学学院副教授。主要研究领域为大数据分析、人工智能、机器学习、优化计算,尤其侧重机器学习算法在经济、金融、因果推断等实际问题中的应用。研究成果曾在Journal of Computational Chemistry、 Economic Model-ling、DEStech Transactions on Computer Science and Engineering、ICPR、自动化学报、计算机研究与发展、数理统计与管理等期刊和会议上发表。

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