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书目信息

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题名:
Python预测分析与机器学习
    
 
作者: 王沁晨 编著
分册:  
出版信息: 北京   清华大学出版社  2022.05
页数: 324页
开本: 26cm
丛书名: 清华开发者书库
单 册:
中图分类: TP312
科图分类:
主题词: 程序语言--cheng xu yu yan--程序设计
电子资源:
ISBN: 978-7-302-59254-9
 
 
 
 
 
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330    @a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。
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    Python预测分析与机器学习/王沁晨编著.-北京:清华大学出版社,2022.05
    324页:图;26cm.-(清华开发者书库.Python)
    
    
    ISBN 978-7-302-59254-9:CNY89.00
    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。
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正题名:Python预测分析与机器学习     索取号:TP312/W3101         预约/预借

序号 登录号 条形码 馆藏地/架位号 状态 备注
1 1564883   215648832   自科库301/301自科库 53排2列2层/ [索取号:TP312/W3101] 在馆    
2 1564884   215648841   自科库301/301自科库 53排2列2层/ [索取号:TP312/W3101] 在馆    
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