Python机器学习基石:预测分析关键技巧
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更新于2024-07-19
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《Wiley.Machine.Learning.in.Python.Essential.Techniques.for.Predictive.Analysis》是一本专为Python编程者打造的数据分析与预测性建模指南。作者迈克尔·鲍尔斯以简单易懂的方式,重点介绍了两种核心机器学习算法——线性算法家族和集成方法(ensemble methods),帮助读者掌握如何利用Python进行数据处理、模型构建和性能评估。本书避免了复杂的数学背景,专注于实操层面,使不具备深厚数学统计知识的读者也能理解和应用。
书中内容主要包括以下几点:
1. **算法选择与应用**:通过讲解线性和集成两种算法,读者可以学会如何根据问题的复杂度选择合适的模型,无论是解决简单还是复杂的问题。书中的例子都配以具体的可操作代码,方便读者直接应用到自己的项目中。
2. **Python编程基础**:本书不仅教授机器学习算法,还涵盖了一套核心的Python编程技巧,帮助读者熟悉数据预处理、特征工程等关键步骤。
3. **模型构建实践**:指导读者如何通过Python实现预测模型的构建,包括模型训练、验证和测试,确保选择出最佳的模型来预测结果。
4. **深度剖析**:对于线性回归和集成方法,章节内容深入详细,让读者对这两种算法的工作原理有深入理解,从而有能力开发自己的数据分析解决方案。
5. **跨语言优势**:在强调Python的广泛使用和易用性的同时,对比了过去使用R语言的情况,展示了Python在机器学习领域的实际应用价值。
6. **版权信息**:本书由John Wiley & Sons, Inc. 出版,提供电子版和印刷版的ISBN号,并强调了复制或传播内容需遵守美国版权法的相关规定。
《Machine Learning in Python: Essential Techniques for Predictive Analysis》是一本实用的教程,旨在帮助读者掌握Python在机器学习中的核心技术,提升数据分析能力,解决实际问题,无论是初学者还是有一定经验的开发者,都能从中受益匪浅。
2019-09-14 上传
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