- ISBN:9787302592549
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:其他
- 页数:336
- 出版时间:2022-05-01
- 条形码:9787302592549 ; 978-7-302-59254-9
本书特色
本书的着重点在于机器学习与预测分析的实战思路,其中加入算法或模型的理论知识介绍,让读者在学习如何进行运用的同时,更加深入的学习到为何在该实践场景下使用特定算法或模型。书中侧重讲解实操中常用、回报率高的算法。内容明了易懂,图文搭配,借鉴实际例子让学习过程更具实用感。
内容简介
本书从理解问题定义、了解数据内的高层信息、数据清理、视化数据,到基础建模、模型优化,分享一个数据分析师的视角与思路。在预测分析的流程中,一步步用详细的图文代码讲解使用到的库,如何正确使用各个库中的方法和函数,以及在遇到类似的问题时如何套用学过的知识。 本书共8章。第1章对预测分析的流程进行一个高层次的概述。第2章介绍本书需要安装使用的库,并讲解数据清理步骤的执行。第3章讲解基础建模需考虑的细节,结合第4章的模型选择,可以搭建一个基础的预测管道。第5章和第6章分别从模型和数据的角度讲解如何优化预测表现。第7章讲解时间序列这一特殊数据的预测方法。*后,第8章总结全书学习到的内容,解决一个实战问题。 本书面向3类读者。类,有编程基础但毫无数据科学背景,有意入门的读者;第2类,有数据科学理论基础,有意进入实操的读者,如刚毕业没有业界经验的学生;第3类,有数据科学理论基础与实操经验,但日常工作集中在数据分析管道中的数据分析师。
目录
作者简介
王沁晨,多伦多大学圣乔治校区计算机专业,曾在加拿大零售企业Loblaw Companies担任机器学习数据分析师,从公司传统的大型数据库中筛选有效信息、清理数据、人工数据挖掘、视化,到基础建模、模型优化、数据再筛选,再到结合商业需求创造扩展性强的实用管线,让项目从理论性的头脑风暴变现为商业价值。
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