Python機器學習技術

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《Python機器學習技術》，副標題：模型關係管理，丁亞軍 著，出版社： 電子工業出版社。

電子工業出版社成立於1982年10月，是工業和信息化部直屬的科技與教育出版社，每年出版新書2400餘種，音像和電子出版物400餘種，期刊8種，出版物內容涵蓋了信息科技的各個專業分支以及工業技術、經濟管理、大眾生活、少兒科普等領域，綜合出版能力位居全國出版行業前列。

目錄

內容簡介

本書的主體內容包括機器學習概念與特徵工程、機器學習技術、模型關係管理，其中，模型關係管理部分主要介紹了弱集成學習、強集成學習和混合專家模型。弱集成學習是指使用機器學習中的弱分類器實現模型準確度和穩定性之間的平衡。強集成學習是指協同特徵工程與強分類器形成強集成學習環境。混合專家模型是指通過神經網絡集成和網絡結構設計形成深度學習框架。

本書以案例分析為主線介紹不同的集成學習方法，首先闡述弱集成學習如何解決項目痛點問題，然後以痛點為起點，集中討論強集成學習如何解構子項目問題，最後通過深度學習分析非結構化數據。在每個案例中，歸因問題是分析的核心，提供了解析歸因問題的一系列方法，以作者多年的項目經驗為基礎，展示Python數據分析的強大之處。

作者介紹

丁亞軍：

高級顧問

經管之家數據科學研究院榮譽專家

電子工業出版社大數據專家委員組評委

國內某諮詢公司簽約顧問

經管之家培訓中心認證講師

研究方向

商CRM數據挖掘

市場調查研究

工業產品質量監控

機器學習與數據挖掘

深度學習算法

銀行風控與風險評分卡