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[源代码]Spark和Python机器学习实战 预测分析核心方法 第2版
资料介绍
介绍可以有效预测结果的两类核心算法，包括惩罚线性回归方法和集成方法，通过一系列的示例细节来展示针对不同的问题如何使用这些方法。结合Spark和Python技术，引入岩石与水雷、鲍鱼年龄问题、红酒口感、玻璃分类等经典数据集，将机器学习应用到数据预测分析中，帮助全面系统地掌握利用机器学习进行预测分析的基本过程，并将其应用到实际项目中。
部分文件列表
| 文件名 | 文件大小 | 修改时间 |
| [源代码]Spark和Python机器学习实战 预测分析核心方法 第2版/01/chapter01.txt | 1KB | 2015-02-26 11:58:00 |
| [源代码]Spark和Python机器学习实战 预测分析核心方法 第2版/02/._Ch2Notebook.ipynb | 1KB | 2019-09-11 15:37:20 |
| [源代码]Spark和Python机器学习实战 预测分析核心方法 第2版/02/Ch2Notebook.ipynb | 843KB | 2019-09-11 15:37:20 |
| [源代码]Spark和Python机器学习实战 预测分析核心方法 第2版/03/._Ch3Notebook.ipynb | 1KB | 2019-09-11 15:37:20 |
| [源代码]Spark和Python机器学习实战 预测分析核心方法 第2版/03/Ch3Notebook.ipynb | 248KB | 2019-09-11 15:37:20 |
| [源代码]Spark和Python机器学习实战 预测分析核心方法 第2版/04/._Ch4Notebook.ipynb | 1KB | 2019-09-11 15:37:20 |
| [源代码]Spark和Python机器学习实战 预测分析核心方法 第2版/04/Ch4Notebook.ipynb | 217KB | 2019-09-11 15:37:20 |
| [源代码]Spark和Python机器学习实战 预测分析核心方法 第2版/05/._Ch5Notebook.ipynb | 1KB | 2019-09-11 15:37:20 |
| [源代码]Spark和Python机器学习实战 预测分析核心方法 第2版/05/Ch5Notebook.ipynb | 441KB | 2019-09-11 15:37:20 |
| [源代码]Spark和Python机器学习实战 预测分析核心方法 第2版/06/._Ch6Notebook.ipynb | 1KB | 2019-09-11 15:37:20 |
| [源代码]Spark和Python机器学习实战 预测分析核心方法 第2版/06/Ch6Notebook.ipynb | 558KB | 2019-09-11 15:37:20 |
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