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题名/责任者:

Python商业数据挖掘/(美) 盖丽特·徐茉莉 ... [等] 著 吴文国, 金柏琪译

出版发行项:

北京:清华大学出版社,2021.11

ISBN及定价:

978-7-302-59024-8/CNY118.00

载体形态项:

XI, 430页:图;24cm

统一题名:

Data mining for business analytics: concepts, techniques and applications in python

丛编项:

大数据应用与技术丛书

个人责任者:

徐茉莉 (Shmueli, Galit) 著

个人责任者:

布鲁斯 (Bruce, Peter C.) 著

个人责任者:

戈德克 (Gedeck, Peter) 著

个人责任者:

帕特尔 (Patel, Nitin R.) 著

个人次要责任者:

吴文国 译

个人次要责任者:

金柏琪 译

学科主题:

软件工具-程序设计

非控制主题词:

Python

中图法分类号:

TP311.561

中图法分类号:

TP311.5

题名责任附注:

题名页题其余责任者: 彼得·C. 布鲁斯, 彼得·戈德克, 尼廷·R. 帕特尔

版本附注:

据原书第6版译出

出版发行附注:

由Wiley Publishing, Inc.授权出版

相关题名附注:

英文题名取自封面

提要文摘附注:

本书涵盖了从线性回归、Logistic回归等经典方法到神经网络、装袋法和提升树等最新方法, 甚至还包括了商业领域专用的方法, 如社交网络分析、文本挖掘等。本书作者具有用Python语言讲解商业分析课程的丰富经验和将机器学习应用于新药发现过程的专业技能, 他很乐意将这些经验和技能与读者分享。

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