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CDA三级认证教材:敏捷数据挖掘

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《CDA三级认证教材:敏捷数据挖掘》(CDA数据科学研究院) 本书作为CDA三级认证教材,打破了传统的学院派知识整合模式,从业务应用场景出发来组织内容, 旨在更加贴近业务需求,而非单纯罗列算法。经过多年的打磨,本书精选了在行业应用中价值最大的九类场景,并提供不同场景下构建数据应用的最佳实践。 本书涉及的算法不仅涵盖传统的统计学习,还结合企业实际需求,解构了机器学习、深度学习的前沿方法,并提供了丰富的示例代码, 以便读者借鉴。 本书分为三篇:理论篇、技术篇和管理篇。 理论篇共1章,讲解数据挖掘的核心思维、算法模型和数据挖掘之间的关系, 以及数据挖掘的落地场景框架。技术篇共6章,讲解决策类、识别类

作品简介

本书作为CDA三级认证教材,打破了传统的学院派知识整合模式,从业务应用场景出发来组织内容, 旨在更加贴近业务需求,而非单纯罗列算法。经过多年的打磨,本书精选了在行业应用中价值最大的九类场景,并提供不同场景下构建数据应用的最佳实践。 本书涉及的算法不仅涵盖传统的统计学习,还结合企业实际需求,解构了机器学习、深度学习的前沿方法,并提供了丰富的示例代码, 以便读者借鉴。 本书分为三篇:理论篇、技术篇和管理篇。 理论篇共1章,讲解数据挖掘的核心思维、算法模型和数据挖掘之间的关系, 以及数据挖掘的落地场景框架。技术篇共6章,讲解决策类、识别类、优化分析类模型的具体算法,以及参数调优、特征工程、类别不平衡问题等内容。管理篇共2章,讲解 MLOps 和模型生命周期管理。

内容简介

本书作为CDA三级认证教材,打破了传统的学院派知识整合模式,从业务应用场景出发来组织内容, 旨在更加贴近业务需求,而非单纯罗列算法。经过多年的打磨,本书精选了在行业应用中价值最大的九类场景,并提供不同场景下构建数据应用的最佳实践。 本书涉及的算法不仅涵盖传统的统计学习,还结合企业实际需求,解构了机器学习、深度学习的前沿方法,并提供了丰富的示例代码, 以便读者借鉴。 本书分为三篇:理论篇、技术篇和管理篇。 理论篇共1章,讲解数据挖掘的核心思维、算法模型和数据挖掘之间的关系, 以及数据挖掘的落地场景框架。技术篇共6章,讲解决策类、识别类、优化分析类模型的具体算法,以及参数调优、特征工程、类别不平衡问题等内容。管理篇共2章,讲解 MLOps 和模型生命周期管理。

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