Python機器學習 5個數據科學家案例解析

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Python機器學習 5個數據科學家案例解析

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內容描述

《Python機器學習 5個數據科學家案例解析》涵蓋了機器學習方法和Python，可以自動呈現對業務問題的豐富見解和解決方案。 《Python機器學習 5個數據科學家案例解析》使用基於案例研究的實踐方法來破解真實世界的應用，裡面涉及的機器學習概念再適合不過。這些更智能的機器將使你的業務流程以最短的時間和最少的資源獲得更高的效率。 《Python機器學習 5個數據科學家案例解析》將引導你逐步完善業務流程，幫助你發現構建公司戰略的關鍵點。你將閱讀可以為產品和服務提供支持的機器學習技術。 《Python機器學習 5個數據科學家案例解析》還突出了這些機器學習概念的優缺點，以幫助你決定哪一個最適合你的需求。通過逐步的編碼方法，你將能夠理解機器學習過程中模型選擇背後的基本原理。 《Python機器學習 5個數據科學家案例解析》配備了實用的示例和代碼片段，以確保你瞭解用於解決實際問題的數據科學的方法。 《Python機器學習 5個數據科學家案例解析》可以幫助來自技術和非技術背景的人們將機器學習技術應用於現實世界問題。每一章都從一個具有明確定義的業務問題的案例研究開始，然後通過整合案例情節和代碼片段來決定最佳解決方案。練習貫穿於整個章節，使所學概念得以動手實現。每章最後都以現實世界應用的亮點為結尾，這些概念可以應用到實踐中。

目錄大綱

第1章統計與概率1 1.1 案例研究：自行車共享計劃——確定品牌角色1 1.2 進行探索性數據分析3 1.2.1 特徵探索4 1.2.2 變量的類型5 1.2.3 單變量分析8 1.2.4多變量分析12 1.2.5 時間序列成分15 1.3 度量測度中心17 1.3.1 平均數17 1.3.2 中位數18 1.3.3 眾數19 1.3.4 方差19 1.3.5 標準差19 1.3.6 由於常量的存在而導致中心統計度量的變化20 1.3.7 正態分佈22 1.4 相關性29 1.4.1 Pearson R相關29 1.4.2 Kendall秩相關29 1.4.3 Spearman秩相關30 1.5 假設檢驗：比較兩組31 1.5.1 t-統計量32 1.5.2 t-分佈和样本容量32 1.6 中心極限定理34 1.7 案例研究發現35 1.8 統計和概率的應用36 1.8.1 精算科學36 1.8.2 生物統計學36 1.8 .3 天文統計學36 1.8.4 商業分析37 1.8.5 計量經濟學37 1.8.6 機器學習37 1.8.7 統計信號處理37 1.8.8 選舉37 第2章回歸39 2.1 案例研究：消除混凝土抗壓強度.