大数据分析与机器学习技术已成为各行各业实现数字化变革的关键驱动力。本书以功能强大且较易上手的Python语言为编程环境,全面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...
1. 准备工作 在开始实战之前,我们需要做一些准备工作。以下是整个流程的步骤表格: 2. 安装Python 首先,你需要安装Python。你可以从Python官方网站下载并安装最新版本的Python。 3. 安装必要的库 在进行大数据分析与机器学习实战之前,我们需要安装一些必要的库。以下是需要安装的库及其代码: pip install pandas # 用于...