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本书介绍机器学习经典算法的原理、实现及应用,并通过综合案例讲解如何将实际问题转换为机器学习能处理的问题进行求解。本书配套源码、PPT课件、习题答案、开发环境与QQ群答疑。 本书共分14章。内容包括k近邻算法、朴素贝叶斯、聚类、EM算法、支持向量机、决策树、线性回归、逻辑回归、BP神经网络经典算法,以及垃圾邮件分类、手写数字识别、零售商品销售量分析与预测、个性化等综合案例。本书算法首先给出了数学原理及公式推导过程,然后给出算法实现,后所有算法及案例均以Python实现,方便读者在动手编程中理解机器学习的经典算法。 本书适合Python机器学习初学者、机器学习开发人员和研究人员使用,也可作为高等院校计算机、软件工程、大数据、人工智能等相关专业的本科生、研究生学习人工智能、机器学习的教材。
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《Python数据科学应用从入门到精通》是张甜博士和数据分析领域专家杨维忠合力打造的精心之作,现在已成为编辑推荐。本书全面介绍了Python数据分析的基本概念和技能,包括数据清洗、数据可视化、统计分析、机器学习等。重要的是,本书注重实践应用,提供了大量的实例和案例,帮助读者更好地理解和掌握所学知识。无论是经济学、管理学、统计学、金融学、社会学、医学还是电子商务等专业学生,都可以将其作为学习Python数据分析的专业教材和参考书。而对于企业和事业单位来说,本书也是数字化人才培养的教科书和工具书。同时,职场人士也可以利用本书自学,掌握Python数据分析,提升数据挖掘、分析和可视化建模能力,从而提高工作效率和改善绩效水平。
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Excel是一个深受读者喜爱的电子表格与数据处理工具,其功能丰富且易于使用,但在重复处理大量数据时很难实现自动化。本书介绍如何使用Python处理Excel任务,以及在Excel中调用Python进行自动化操作。从基础的Python语法到数据分析和Excel自动化,都进行详细的讲解,对于初次学习Python的初学者,自动化办公软件开发人员,以及想要在实践中自动化烦琐重复性任务的人员来说,是一本很好的参考书。
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