Python预测分析与机器学习(9787302592549/089464-01)

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5.00元

课程介绍

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。最后,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。第1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。