基础信息

书名:Python预测分析与机器学习
作者:王沁晨 编著
出版社:清华大学出版社
出版时间:2022年4月
ISBN:9787302592549
字数:167千字

推荐语

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。

内容简介

全书共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。

作者简介

编著者王沁晨,多伦多大学圣乔治校区计算机专业,曾在加拿大零售企业Loblaw Companies担任机器学习数据分析师,从公司传统的大型数据库中筛选有效信息、清理数据、人工数据挖掘、视化,到基础建模、模型优化、数据再筛选,再到结合商业需求创造扩展性强的实用管线,让项目从理论性的头脑风暴变现为商业价值。

 

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