Python数据科学与机器学习pdf百度网盘下载地址?
本书介绍了使用Python进行数据分析和高效的机器学习,首先从一节Python速成课开始,然后回顾统计学和概率论的基础知识,接着深入讨论与数据挖掘和机器学习相关的60多个主题,包括贝叶斯定理、聚类、决策树、回归分析、实验设计等。
作者简介:
Frank Kane,Sundog Software公司创始人,曾在Amazon和IMDb工作近9年,在分布式计算、数据挖掘和机器学习等领域持有17项专利。
目录:
第 1 章 入门 1
第 2 章 统计与概率复习以及Python实现 29
第 3 章 Matplotlib与概率高级概念 61
第 4 章 预测模型 89
第 5 章 使用Python进行机器学习 105
第 6 章 推荐系统 141
第 7 章 更多数据挖掘和机器学习技术 168
第 8 章 处理真实数据 189
第 9 章 Apache Spark——大数据上的机器学习 212
第 10 章 测试与实验设计 260
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