![Python机器学习5个数据科学家案例解析<strong>[PythonMachineLearningCassStudies]</strong>](/upload/programming/thumb/thumb_0750641728.jpg "Python机器学习5个数据科学家案例解析<strong>[PythonMachineLearningCassStudies]</strong>")
Python机器学习5个数据科学家案例解析[PythonMachineLearningCassStudies]
内容简介
《Python机器学习 5个数据科学家案例解析》涵盖了机器学习方法和Python，可以自动呈现对业务问题的丰富见解和解决方案。《Python机器学习 5个数据科学家案例解析》使用基于案例研究的实践方法来破解真实世界的应用，里面涉及的机器学习概念再适合不过。这些更智能的机器将使你的业务流程以短的时间和少的资源获得更高的效率。
《Python机器学习 5个数据科学家案例解析》将引导你逐步完善业务流程，帮助你发现构建公司战略的关键点。你将阅读可以为产品和服务提供支持的机器学习技术。《Python机器学习 5个数据科学家案例解析》还突出了这些机器学习概念的优缺点，以帮助你决定哪一个适合你的需求。
通过逐步的编码方法，你将能够理解机器学习过程中模型选择背后的基本原理。《Python机器学习 5个数据科学家案例解析》配备了实用的示例和代码片段，以确保你了解用于解决实际问题的数据科学方法。
作者简介
Danish Haroon，目前领导Market IQ Inc的数据科学团队，该团队专注于从情感转折点中剔除可操作实时情报的专利预测分析平台。他获得了卡拉奇学校（karachi School）商业与领导学院的MBA学位，曾为公司客户及其数据分析要求提供服务。最近，他开始领导PredictifyME的数据商业化团队，这家初创公司专注于为美国市场的需求规划和房地产市场提供预测分析。他目前的研究主要集中在用于改善客户体验（Customer Experiences，CX）的数据科学混合物上。