| 字段 | 字段内容 |
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| 005 | 20201113171946.0 |
| 010 | $a: 978-7-111-65471-1$d: CNY99.80 |
| 100 | $a: 20200609d2020 em y0chiy50 ea |
| 101 | $a: chi |
| 102 | $a: CN$b: 110000 |
| 105 | $a: a z 000yy |
| 106 | $a: r |
| 200 | $a: Python大数据分析与机器学习商业案例实战$A: Python da shu ju fen xi yu ji qi xue xi shang ye an li shi zhan$f: 王宇韬, 钱妍竹著 |
| 210 | $a: 北京$c: 机械工业出版社$d: 2020 |
| 215 | $a: 392页$c: 图$d: 26cm |
| 330 | $a: 本书以Python语言为编程环境，讲解了大数据分析与机器学习技术的商业应用实战。全书共16章，讲解了线性回归模型、逻辑回归模型、决策树模型、朴素贝叶斯模型、K近邻算法模型、随机森林模型、AdaBoost与GBDT模型、XGBoost与LightGBM模型、PCA(主成分分析)模型、聚类与分群模型(KMeans与DBSCAN算法)、协同过滤算法模型、Apriori关联分析模型、神经网络模型等十余种机器学习模型的原理和代码实现，每种模型都配有一到两个典型案例，涵盖金融、营销、医疗、社会科学、企业办公与管理等多个领域。 |
| 606 | $a: 机器学习$A: ji qi xue xi$x: 应用$x: 企业管理$x: 案例 |
| 690 | $a: F272.7$v: 5 |
| 701 | $a: 钱妍竹$A: qian yan zhu$c: (女)$4: 著 |
| 801 | $a: CN$b: BUCTL$c: 20201113 |
| 905 | $d: TP311.56$r: CNY99.80$e: 635$a: BUCTLIB |
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