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一周掌握常用的数据科学算法 本书提供完整源代码实现,案例式辅助讲解Key Features
- 7种数据科学算法高效进行数据分类及预测
- 从简单的例子开始讲解算法的基本概念与知识
- 通过对案例进行扩展以讲解一些特殊的分析算法
- 如何使用朴素贝叶斯、决策树和随机森林进行分类并准确地解决复杂问题;
- 正确识别数据科学问题并使用回归分析和时间序列分析设计合适的预测解决方案;
- 如何使用k-means算法对数据进行聚类;
- 如何使用Python和R语言有效地实现算法。
本书适合数据分析人员、机器学习领域的从业人员以及对算法感兴趣的读者阅读。
Tietoja kirjoittajasta
Dávid Natingga于2014年毕业于伦敦帝国理工学院的计算与人工智能专业,并获工程硕士学位。2011年,他在印度班加罗尔的Infosys实验室工作,研究机器学习算法的优化。2012~2013年,他在美国帕罗奥图的Palantir技术公司从事大数据算法的开发工作。2014年,作为英国伦敦Pact Coffee公司的数据科学家,他设计了一种基于顾客口味偏好和咖啡结构的推荐算法。2017年,他在荷兰阿姆斯特丹的TomTom工作,处理导航平台的地图数据。他是英国利兹大学计算理论专业的博士研究生,研究纯数学如何推进人工智能。2016年,他在日本高等科学技术学院当了8个月的访问学者。
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