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scikit-learn机器学习：常用算法原理及编程实战
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电子书《算法时代-新经济的新引擎》 评分:
世界上的一切事物都可以被简化成一个公式吗？数字可以告诉我们谁是*适合我们的另一半，而且能和我们白头偕老吗？算法可以准确预测电影的票房收入，并且让电影更卖座吗？程序软件能预知谁将要实施犯罪，并且精确到案发时间吗？这些事听起来都像是科幻小说中的情节，但事实上，它们仅是日益被算法主宰的人类世界的“冰山一角”。 近年来随着大数据技术的快速发展，我们正在进入“算法经济时代”。每天，算法都会对展示在我们眼前的信息进行分类、筛选与取舍。我们看到的谷歌搜索结果，脸谱网上显示的好友信息，以及**给我们提供的个性化购买建议等，都是算法作用的结果。算法正在以各种各样的方式，影响着世界的方方面面，包括企业创新、产业变革、经济发展。 在《算法时代》一书中，作者带领读者展开了一次算法和大数据世界的探索之旅：探寻我们如何开始相信大数据的力量；向我们介绍人工智能专家、大数据科学家和硅谷的创业家们，是他们创造了这个美丽的新世界。 在当下以及未来，当大数据和算法成为社会、企业和个人已经无法忽视的资产时，就会催生一些新型经济模式。毋庸置疑，算法将成为新经济的新引擎。如果你对人工智能、大数据、互联网技术和算法感兴趣，《算法时代》就非常适合你阅读。
上传时间：2018-12 大小：2.83MB
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2023-09-25内容概要 资源包括三部分(时间序列预测部分和时间序列分类部分和所需的测试数据集全部包含在内) 在本次实战案例中，我们将使用Xgboost算法进行时间序列预测。Xgboost是一种强大的梯度提升树算法，适用于各种机器学习任务，它最初主要用于解决分类问题，在此基础上也可以应用于时间序列预测。 时间序列预测是通过分析过去的数据模式来预测未来的数值趋势。它在许多领域中都有广泛的应用，包括金融、天气预报、股票市场等。我们将使用Python编程语言来实现这个案例。 其中包括模型训练部分和保存部分，可以将模型保存到本地，一旦我们完成了模型的训练，我们可以使用它来进行预测。我们将选择合适的输入特征，并根据模型的预测结果来生成未来的数值序列。最后，我们会将预测结果与实际观测值进行对比，评估模型的准确性和性能。 适合人群：时间序列预测的学习者,机器学习的学习者， 能学到什么：本模型能够让你对机器学习和时间序列预测有一个清楚的了解，其中还包括数据分析部分和特征工程的代码操作 阅读建议：大家可以仔细阅读代码部分，其中包括每一步的注释帮助读者进行理解，其中涉及到的知识有数据分析部分和特征工程的代码操作。
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