机读格式显示(MARC)

• 000 01497nam 2200277 450

• 001 0000431086

• 005 20221027142100.0

• 010 __ |a 978-7-302-59254-9 |d CNY89.00

• 100 __ |a 20220927d2022 em y0chiy50 ea

• 101 0_ |a chi

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a a z 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a Python预测分析与机器学习 |A Python yu ce fen xi yu ji qi xue xi |f 王沁晨编著

• 210 __ |a 北京 |c 清华大学出版社 |d 2022.05

• 215 __ |a 324页 |c 图 |d 26cm

• 225 2_ |a 清华开发者书库 |A qing hua kai fa zhe shu ku |i Python

• 314 __ |a 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。

• 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。

• 410 _0 |1 2001 |a 清华开发者书库 |i Python

• 606 0_ |a 程序语言 |A cheng xu yu yan |x 程序设计

• 610 0_ |a Python |A Python

• 690 __ |a TP312PY |v 5

• 701 _0 |a 王沁晨 |A wang qin chen |4 编著

• 801 _0 |a CN |b 辽批 |c 20220927

• 905 __ |a AUSTL |d TP312PY/W644