包郵大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)叢書PYTHON機器學(xué)習(xí):數(shù)據(jù)分析與評分卡建模(微課版)

作者：翟錕、胡鋒、周曉然

出版社：清華大學(xué)出版社出版時間：2019-05-01

開本：其他頁數(shù)： 176

本類榜單：計算機/網(wǎng)絡(luò)銷量榜

中圖價:¥24.5(5.0折) 定價 ~~¥49.0~~ 登錄后可看到會員價

加入購物車收藏

開年大促， 全場包郵

?新疆、西藏除外

本類五星書更多>

>
全國計算機等級考試最新真考題庫模擬考場及詳解·二級MSOffice高級應(yīng)用

全國計算機等級考試最新真考題庫模擬考場及詳解·二級MSOffice高級應(yīng)用

¥14.4¥45
>
決戰(zhàn)行測5000題(言語理解與表達)

決戰(zhàn)行測5000題(言語理解與表達)

¥44.1¥88
>
軟件性能測試.分析與調(diào)優(yōu)實踐之路

軟件性能測試.分析與調(diào)優(yōu)實踐之路

¥56.2¥69
>
第一行代碼Android

第一行代碼Android

¥55.4¥99
>
JAVA持續(xù)交付

JAVA持續(xù)交付

¥58.1¥119
>
EXCEL最強教科書(完全版)(全彩印刷)

EXCEL最強教科書(完全版)(全彩印刷)

¥31.1¥69.9
>
深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)

¥92.4¥168

商品詳情
商品評論(0條)

中圖價:¥24.5 加入購物車

版權(quán)信息
本書特色
內(nèi)容簡介
目錄

大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)叢書PYTHON機器學(xué)習(xí):數(shù)據(jù)分析與評分卡建模(微課版) 版權(quán)信息

ISBN：9787302516842
條形碼：9787302516842 ; 978-7-302-51684-2
裝幀：一般膠版紙
冊數(shù)：暫無
重量：暫無
所屬分類：
計算機/網(wǎng)絡(luò)
>
程序設(shè)計

大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)叢書PYTHON機器學(xué)習(xí):數(shù)據(jù)分析與評分卡建模(微課版) 本書特色

本書從零基礎(chǔ)入門，內(nèi)含豐富項目案例實戰(zhàn)演練，詳細講解了Python的環(huán)境搭建、基本語法結(jié)構(gòu)、趣味應(yīng)用、分析與建模以及完整的項目案例。

大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)叢書PYTHON機器學(xué)習(xí):數(shù)據(jù)分析與評分卡建模(微課版) 內(nèi)容簡介

本書從零基礎(chǔ)入門，內(nèi)含豐富項目案例實戰(zhàn)演練，詳細講解了Python的環(huán)境搭建、基本語法結(jié)構(gòu)、趣味應(yīng)用、分析與建模以及完整的項目案例。

大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)叢書PYTHON機器學(xué)習(xí):數(shù)據(jù)分析與評分卡建模(微課版) 目錄

目錄

第1章Python開發(fā)環(huán)境搭建

1．1利器1： Notepad編輯器

1．2利器2： Anaconda

1．3利器3： Miniconda

1．4利器4： PyCharm IDE工具

1．5利器5： Spyder

1．6利器6： Jupyter Notebook

1．7小結(jié)

第2章Python數(shù)據(jù)類型用法講解

2．1變量

2．2字符串

2．3列表list

2．3．1增(append、insert、extend)

2．3．2刪(pop、remove、del)

2．3．3改、查

2．3．4列表的循環(huán)遍歷

2．3．5排序(sort，reverse)

2．3．6列表的其他操作符

2．4集合set

2．4．1創(chuàng)建集合

2．4．2集合的增、刪

2．4．3集合的交、并、補等操作

2．5字典dictionary

2．5．1字典的查找操作

2．5．2字典的增、改操作

2．5．3字典的刪操作

2．5．4字典的常用方法

2．5．5有序字典

2．6函數(shù)

2．7小結(jié)

第3章Python下的實際應(yīng)用

3．1Python連接MySQL數(shù)據(jù)庫

3．2Python連接MongoDB數(shù)據(jù)庫

3．3結(jié)巴分詞和詞云圖

3．4簡單社交網(wǎng)絡(luò)

3．5JSON解析

3．6OCR文字識別

3．7pyecharts

3.8stats簡單統(tǒng)計分析

3．9小結(jié)

第4章異常樣本識別

4．1邏輯回歸、交叉驗證與欠采樣

4．2基于分布的異常樣本識別

4．3小結(jié)

第5章自然語言處理案例——電商評論

5．1數(shù)據(jù)加載與預(yù)處理

5．2數(shù)據(jù)可視化

5．3文本分析

5．4情感分析

5．5文本分類

5．6小結(jié)

第6章模型融合

6．1分類模型的融合方法

6．2回歸模型的融合方法

6．3小結(jié)

第7章創(chuàng)建金融申請評分卡

7．1變量選擇

7．2各變量按照ln(odds)進行分箱

7．3計算WOE與IV值

7．4邏輯回歸建模

7．5創(chuàng)建評分卡

7．6申請評分卡的評價、使用與監(jiān)控

7．7小結(jié)

第8章社交網(wǎng)絡(luò)分析與反欺詐

8．1Neo4j的下載與安裝

8．2圖形界面介紹

8．3Cypher語言

8．4Neo4j案例1——《天龍八部》的人物關(guān)系分析

8．5Neo4j案例2——金融場景中的社交網(wǎng)絡(luò)分析

8．6Py2neo

8．7小結(jié)

參考文獻

附錄APyCharm安裝步驟

附錄BMySQL安裝步驟

附錄CMongoDB安裝步驟

附錄DNeo4j安裝步驟

附錄Ejdk安裝步驟

附錄F第三方包安裝步驟

展開全部

商品評論(0條)

寫書評賺書幣

暫無評論……

書友推薦