一周掌握常用的数据科学算法 本书提供完整源代码实现，案例式辅助讲解Key Features7种数据科学算法高效进行数据分类及预测从简单的例子开始讲解算法的基本概念与知识通过对案例进行扩展以讲解一些特殊的分析算法Book Description机器学习的应用是高度自度化且自动修正的。学习到的数据越多，机器学习应用需要的人工干预就越少。为了解决现实世界中复杂的数据问题，科学家们开发出专门的机器学习算法来解决这些问题。数据科学正是通过算法和统计分析来帮助读者从现有数据中获取新知识的。 本书将解决如何精确且高效地进行数据分类及预测的问题。本书主要讲解7种数据科学算法，有k最近邻算法、朴素贝叶斯算法、决策树、随机森林，k-means聚类、回归分析和时间序列分析。 此外，你还会掌握如何对数据进行预聚类，以便针对大型数据集进行优化和分类。最后，你将了解如何根据数据集中的现有趋势来预测数据。本书的各章还有配套的练习题，以帮助你夯实内容，扩展相关知识。 本书适合数...