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機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐指南:案例應(yīng)用解析
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《機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐指南:案例應(yīng)用解析》是機(jī)器學(xué)習(xí)及數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域不可多得的一本著作,也是為數(shù)不多的既有大量實(shí)踐應(yīng)用案例又包含算法理論剖析的著作,作者針對機(jī)器學(xué)習(xí)算法既抽象復(fù)雜又涉及多門數(shù)學(xué)學(xué)科的特點(diǎn),力求理論聯(lián)系實(shí)際,始終以算法應(yīng)用為主線,由淺入深以全新的角度詮釋機(jī)器學(xué)習(xí)。全書分為準(zhǔn)備篇、基礎(chǔ)篇、統(tǒng)計(jì)分析實(shí)戰(zhàn)篇和機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)篇。準(zhǔn)備篇介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展及應(yīng)用前景以及常用科學(xué)計(jì)算平臺,主要包括統(tǒng)計(jì)分析語言r、機(jī)器學(xué)習(xí)模塊mlpy和neurolab、科學(xué)計(jì)算平臺numpy、圖像識別軟件包opencv、網(wǎng)頁分析beautifulsoup等軟件的安裝與配置。基礎(chǔ)篇先對數(shù)學(xué)基礎(chǔ)及其在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用進(jìn)行講述,同時推薦配套學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)書籍,然后運(yùn)用實(shí)例說明計(jì)算平臺的使用,以python和r為實(shí)現(xiàn)語言,重點(diǎn)講解了圖像算法、信息隱藏、最小二乘法擬合、因子頻率分析、歐氏距離等,告訴讀者如何使用計(jì)算平臺完成工程應(yīng)用。最后,通過大量統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)案例提供實(shí)踐指南,首先講解回歸分析、區(qū)間分布、數(shù)據(jù)圖形化、分布趨勢、正態(tài)分布、分布擬合等數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ),然后講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計(jì)算法、歐氏距離、余弦相似度、線性與非線性回歸、數(shù)據(jù)擬合、線性濾波、圖像識別、人臉辨識、網(wǎng)頁分類等機(jī)器學(xué)習(xí)算法。此書可供算法工程師、IT專業(yè)人員以及機(jī)器學(xué)習(xí)愛好者參考使用。

麥好 ·人工智能 ·13.3萬字

Python金融數(shù)據(jù)挖掘與分析實(shí)戰(zhàn)
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這是一本金融數(shù)據(jù)挖掘與分析領(lǐng)域的實(shí)戰(zhàn)性著作,它能指導(dǎo)零Python編程基礎(chǔ)和零數(shù)據(jù)挖掘與分析基礎(chǔ)的讀者快速掌握金融數(shù)據(jù)挖掘與分析的工具、技術(shù)和方法。讀完本書,你將會有如下3個方面的收獲。(1)Python編程基礎(chǔ)和數(shù)據(jù)預(yù)處理:首先詳細(xì)講解了Python的核心語法,以及NumPy、Matplotlib、PySpark、JupyterNotebook等Python數(shù)據(jù)處理工具的使用;然后詳細(xì)介紹了數(shù)據(jù)預(yù)處理的流程和技巧。通過深入淺出的語言和豐富的樣例展示,幫助初學(xué)者快速上手Python,為之后的數(shù)據(jù)分析實(shí)戰(zhàn)夯實(shí)基礎(chǔ)。(2)數(shù)據(jù)挖掘與分析的經(jīng)典方法:詳細(xì)講解了經(jīng)典的數(shù)據(jù)挖掘方法,包括聚類分析、回歸分析、分類分析、異常檢測、關(guān)聯(lián)分析、時間序列分析等。(3)主要金融應(yīng)用場景的數(shù)據(jù)挖掘方法:針對網(wǎng)絡(luò)輿情的采集和熱點(diǎn)分析、輿情分析中的情感分析、股價趨勢預(yù)測、個人信用評分、企業(yè)信用評分、用戶畫像、目標(biāo)客戶精準(zhǔn)分析、銷售數(shù)據(jù)分析等金融行業(yè)的常見應(yīng)用場景,給出了數(shù)據(jù)挖掘和分析的方法。本書注重實(shí)戰(zhàn),配有大量精心設(shè)計(jì)的案例,同時還有配套的講解視頻、代碼和數(shù)據(jù)資源,可操作性強(qiáng)。

劉鵬 高中強(qiáng)等 ·數(shù)據(jù)庫 ·18.3萬字

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