销售心理学
兰华
已完结· 1867字
[中国纺织出版社]
作品简介
目录 (97章)
科大讯飞大数据专家团队撰写 不囿于Spark机器学习库 突出工程化思维与实战 本书分为三大部分： 基础篇（1-2章）对Spark机器学习机型概述、并通过Spark机器学习开始进行数据分析 算法篇（3-8章）针对聚类、分类、回归、协同过滤、关联规则、降维等算法进行详细讲解，并进行案例支持 综合案例篇（9-12章）重点通过异常检测、用户画像、广告点击率预估、智慧交通大数据4个综合场景，详细讲解基于Spark机器学习的综合应用
第一章 机器学习概述
正文
第一章 机器学习概述第二章 .1 机器学习概述第三章 .2 机器学习算法第四章 .3 机器学习分类第五章 .4 机器学习综合应用第六章 .5 本章小结第七章 数据分析流程和方法第八章 .1 数据分析概述第九章 .2 数据分析流程(1)第一十章 .2 数据分析流程(2)第一十一章 .2 数据分析流程(3)第一十二章 .3 数据分析的基本方法第一十三章 .4 简单的数据分析实践第一十四章 .5 本章小结第一十五章 第二篇 算法篇第一十六章 构建分类模型第一十七章 .1 分类模型概述第一十八章 .2 分类模型算法(1)第一十九章 .2 分类模型算法(2)第二十章 .3 分类效果评估第二十一章 .4 App数据的分类实现(1)第二十二章 .4 App数据的分类实现(2)第二十三章 .5 其他分类模型第二十四章 .6 本章小结第二十五章 构建聚类模型第二十六章 .1 聚类概述第二十七章 .2 聚类模型第二十八章 .3 聚类效果评价第二十九章 .4 使用KMeans对鸢尾花卉数据集聚类第三十章 .5 使用DBSCAN对GPS数据进行聚类第三十一章 .6 其他模型第三十二章 .7 本章小结第三十三章 构建回归模型第三十四章 .1 常用回归模型第三十五章 .2 评估指标第三十六章 .3 回归模型优化第三十七章 .4 构建UCI裙子销售数据回归模型(1)第三十八章 .4 构建UCI裙子销售数据回归模型(2)第三十九章 .5 其他回归模型案例第四十章 .6 本章小结第四十一章 构建关联规则模型第四十二章 .1 关联规则概述第四十三章 .2 常用关联规则算法第四十四章 .3 效果评估和优化第四十五章 .4 使用FP-Growth对豆瓣评分数据进行挖掘第四十六章 .5 其他应用场景第四十七章 .6 本章小结第四十八章 协同过滤第四十九章 .1 协同过滤概述第五十章 .2 常用的协同过滤算法第五十一章 .3 评估标准第五十二章 .4 使用电影评分数据进行协同过滤实践(1)第五十三章 .4 使用电影评分数据进行协同过滤实践(2)第五十四章 .5 本章小结第五十五章 数据降维第五十六章 .1 降维概述第五十七章 .2 常用降维算法(1)第五十八章 .2 常用降维算法(2)第五十九章 .2 常用降维算法(3)第六十章 .3 降维评估标准第六十一章 .4 使用PCA对Digits数据集进行降维第六十二章 .5 其他降维方法第六十三章 .6 本章小结第六十四章 第三篇 综合应用篇第六十五章 异常检测第六十六章 .1 异常概述第六十七章 .2 异常检测方法第六十八章 .3 异常检测系统第六十九章 .4 应用场景第七十章 .5 新闻App数据异常检测实践第七十一章 .6 本章小结第七十二章 用户画像第七十三章 .1 用户画像概述第七十四章 .2 用户画像流程第七十五章 .3 构建用户画像第七十六章 .4 用户画像评估和使用第七十七章 .5 新闻App用户画像实践第七十八章 .6 本章小结第七十九章 广告点击率预估第八十章 .1 点击率预估概述第八十一章 .2 点击率预估技术第八十二章 .3 模型效果评估第八十三章 .4 新闻App点击率预估实践第八十四章 .5 本章小结第八十五章 企业征信大数据应用第八十六章 .1 征信概述第八十七章 .2 企业征信大数据平台第八十八章 .3 企业征信大数据应用第八十九章 .4 企业法人资产建模实践第九十章 .5 本章小结第九十一章 智慧交通大数据应用第九十二章 .1 智慧交通大数据概述第九十三章 .2 人群生活模式划分(1)第九十四章 .2 人群生活模式划分(2)第九十五章 .2 人群生活模式划分(3)第九十六章 .3 道路拥堵模式聚类第九十七章 .4 本章小结
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