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题名/责任者:

Python机器学习数据建模与分析/薛薇编著

版本说明:

第2版

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2023

ISBN及定价:

978-7-121-45935-1/CNY99.00

载体形态项:

XIV, 378页:图;26cm

丛编项:

数据科学与大数据技术系列

个人责任者:

薛薇 编著

学科主题:

程序语言-程序设计-高等学校-教材

学科主题:

机器学习-高等学校-教材

非控制主题词:

Python

中图法分类号:

TP312PY

中图法分类号:

TP181

一般附注:

新工科建设

责任者附注:

薛薇, 工学硕士, 经济学博士, 中国人民大学应用统计学科研究中心研究员, 中国人民大学统计学院副教授。主要研究领域: 机器学习和文本挖掘、复杂网络建模等。

提要文摘附注:

本书共13章。在第1章以机器学习概述开篇和第2章对Python机器学习基础知识进行必要的提炼与总结后, 第3章集中对数据预测与预测建模的各个方面进行了总览性论述。第4-9章按照由易到难的内在逻辑, 顺序展开数据预测建模方法的讨论。第10、11章聚焦数据建模中不可或缺的重要环节。第12、13章关注机器学习中的聚类算法。

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