会员
Hands-On Machine Learning with Microsoft Excel 2019
Julio Cesar Rodriguez Martino更新时间：2021-06-24 15:11:32
最新章节：Chapter 11 The Future of Machine Learning开会员，本书免费读 >
Wehavemadehugeprogressinteachingcomputerstoperformdifficulttasks,especiallythosethatarerepetitiveandtime-consumingforhumans.Excelusers,ofalllevels,canfeelleftbehindbythisinnovationwave.ThetruthisthatalargeamountoftheworkneededtodevelopanduseamachinelearningmodelcanbedoneinExcel.Thebookstartsbygivingageneralintroductiontomachinelearning,makingeveryconceptclearandunderstandable.Then,itshowseverystepofamachinelearningproject,fromdatacollection,readingfromdifferentdatasources,developingmodels,andvisualizingtheresultsusingExcelfeaturesandofferings.Ineverychapter,thereareseveralexamplesandhands-onexercisesthatwillshowthereaderhowtocombineExcelfunctions,add-ins,andconnectionstodatabasesandtocloudservicestoreachthedesiredgoal:buildingafulldataanalysisflow.Differentmachinelearningmodelsareshown,tailoredtothetypeofdatatobeanalyzed.Attheendofthebook,thereaderispresentedwithsomeadvancedusecasesusingAutomatedMachineLearning,andartificialneuralnetwork,whichsimplifiestheanalysistaskandrepresentsthefutureofmachinelearning.
品牌：中图公司
上架时间：2019-04-30 00:00:00
出版社：Packt Publishing
本书数字版权由中图公司提供，并由其授权上海阅文信息技术有限公司制作发行
Hands-On Machine Learning with Microsoft Excel 2019最新章节
查看全部- Chapter 11 The Future of Machine Learning
- Chapter 10 Azure and Excel - Machine Learning in the Cloud
- Chapter 9 Artificial Neural Networks
- Chapter 8 Visualizing Data in Diagrams Histograms and Maps
- Chapter 7 Implementing Time Series
- Chapter 6 Data Mining Models in Excel Hands-On Examples
- Chapter 5 Correlations and the Importance of Variables
- Chapter 4 Data Cleansing and Preliminary Data Analysis
- Chapter 3 Importing Data into Excel from Different Data Sources
- Chapter 2 Hands-On Examples of Machine Learning Models
Julio Cesar Rodriguez Martino
主页
同类热门书
最新上架
- 会员
Python数据分析、挖掘与可视化从入门到精通
本书分为4篇，第1篇是基础入门篇，主要介绍数据分析与挖掘的基本概念及Python语言的数据分析基础；第2篇是数据分析篇，主要介绍常用的数据分析方法；第3篇是数据挖掘篇，主要介绍常用的数据挖掘方法；第4篇是实战应用篇，介绍两个完整的数据分析与挖掘案例。计算机10.9万字 - 会员
云数据中心基础
本教材共介绍7个项目，项目1为云数据中心认知，主要介绍了什么是数据中心、云数据中心的特点、体系结构、云数据中心和传统数据中心的区别、绿色数据的概念以及发展趋势。项目2介绍了云数据中心的规划与设计，主要包括云数据中心的设计建设的指标、基础设施的规划以及云数据中心的优化策略。项目3介绍了云数据中心的硬件选型，主要包括服务器设备、网络设备以及存储设备的介绍和选型。项目4到项目6则重点介绍了虚拟化技术、云计算机12.1万字 - 会员
码上行动：利用Python与ChatGPT高效搞定Excel数据分析
本书内容分3个部分共12章。第1-4章主要介绍什么是数据分析，以及Python的编程环境和基础语法知识。第5-9章主要介绍数据处理和分析的各种方法。第10-12章介绍了如何结合Python与Excel在实际工作中进行数据处理与分析操作。计算机8.5万字 - 会员
数据要素五论：信息、权属、价值、安全、交易
本书从与数据要素关系最密切的信息、权属、价值、安全、交易等五个维度出发，汇聚不同学科背景的既有文献，整合现有观点，对数据要素的多维特性进行探讨，以丰富人们对数据要素的认知，凝聚共识，澄清数字时代的发展与治理迷思，为未来的相关创新提供起点。计算机14.5万字 - 会员
大数据导论
本书围绕新工科背景下大数据人才培养需求编写，既涵盖了大数据的基础知识，又介绍了大数据分析的相关工具与案例。全书共9章，介绍了大数据采集与预处理、大数据存储与管理、大数据处理与分析、大数据可视化处理流程；重点分析了科大讯飞大数据平台在政务、交通、金融和用户画像等实际场景中的应用，还介绍了大数据实验环境的详细搭建步骤，方便读者快速理解和体验大数据应用技术；最后介绍了大数据治理中法律政策、行业标准建设的计算机14.5万字 - 会员
Python数据分析
本书系统介绍了使用Python进行数据分析需要掌握的各项知识，涵盖了Python基础知识、网络爬虫技术、正则表达式、BeautifulSoup和JSON、词语切分、自然语言处理、使用NumPy与Pandas处理数据、数据可视化技术、MySQL、机器学习、朴素贝叶斯模型、支持向量机、随机森林、深度学习以及量化投资。本书通过结合数据分析技术的理论知识与Python的实战应用，帮助读者更好地运用Pyth计算机12.3万字 - 会员
算法设计与分析
为了便于读者进行系统学习、分类整理知识点及遇到问题时能够快速找到求解的方法，本书按照算法策略进行划分，每一章都引入了若干个经典问题。通过问题的分析、计算模型的建立、算法的设计与描述、算法的分析来深入解读每一种算法策略所能解决的问题范畴及方法。全书共分9章，内容包括：算法设计基础、算法效率分析基础、迭代法、蛮力法、分治策略、回溯与分支界限、贪心算法、动态规划、随机算法。本书非常注重教材的可读性和实用计算机9.4万字 - 会员
MySQL数据库基础实例教程
本书较全面地介绍了MySQL数据库的基础知识及其应用。本书共11章，包括数据库基础，MySQL的安装与配置，数据库的基本操作，数据表的基本操作，表数据的增、改、删操作，数据查询，视图，索引，存储过程与触发器，事务，数据安全等内容。本书采用案例教学方式，每章以应用实例的方式阐述知识要点，再通过实训项目分析综合应用，最后辅以思考与练习巩固所学知识。应用实例、实训项目、思考与练习这3个部分分别采用3个不计算机7.8万字 - 会员
商业分析思维与实践：用数据分析解决商业问题
本书本书基于业务问题，就如何搭建分析框架，厘清分析思路，按照标准分析步骤对数据进行怡当的预处理，选择合适的分析方法和分析模型，使用恰当的分析工具对数据进行分析，以及对分析结果进行可视化和符合业务要求的解读等内容展开讲解，帮助业务专家做出合适的业务判断，制定准确的业务策略。计算机13万字
同类书籍最近更新
- 会员
Applying Math with Python
Python,oneoftheworld'smostpopularprogramminglanguages,hasanumberofpowerfulpackagestohelpyoutacklecomplexmathematicalproblemsinasimpleandefficientway.Thesecorecapabilities数据库8.1万字 - 会员
大数据技术体系详解：原理、架构与实践
随着大数据技术的普及，它已经被广泛应用于互联网、电信、金融、工业制造等诸多行业。据相关报告统计，大数据人才需求呈井喷态势，越来越多的程序员开始学习大数据技术，这使得它已经成为程序员所需的基本技能。为了满足大数据人才市场需求，越来越多的大数据技术书籍不断面世，包括《Hadoop权威指南》《Hadoop实战》等。尽管如此，面向初、中级学者，能够系统化、体系化介绍大数据技术的基础书籍并不多见。笔者曾接触数据库17.2万字 - 会员
云计算服务保障体系
云计算是一种商业计算模型，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使用户能够按需获取计算能力、存储空间和信息服务。与以往的计算模式不同，云计算环境下，信息安全和服务保障问题更严重、更突出。本书从云计算的安全技术和服务质量评价两个方面论述云计算服务保障的体系架构，安全技术方面主要阐述了基于可信计算的实时度量、基于角色的数据隔离访问、云节点信任链的动态维护模型与验证机制和多级安全访问控制模型；服务数据库9.5万字 - 会员
算法设计与分析
为了便于读者进行系统学习、分类整理知识点及遇到问题时能够快速找到求解的方法，本书按照算法策略进行划分，每一章都引入了若干个经典问题。通过问题的分析、计算模型的建立、算法的设计与描述、算法的分析来深入解读每一种算法策略所能解决的问题范畴及方法。全书共分9章，内容包括：算法设计基础、算法效率分析基础、迭代法、蛮力法、分治策略、回溯与分支界限、贪心算法、动态规划、随机算法。本书非常注重教材的可读性和实用数据库9.4万字 - 会员
云数据中心基础
本教材共介绍7个项目，项目1为云数据中心认知，主要介绍了什么是数据中心、云数据中心的特点、体系结构、云数据中心和传统数据中心的区别、绿色数据的概念以及发展趋势。项目2介绍了云数据中心的规划与设计，主要包括云数据中心的设计建设的指标、基础设施的规划以及云数据中心的优化策略。项目3介绍了云数据中心的硬件选型，主要包括服务器设备、网络设备以及存储设备的介绍和选型。项目4到项目6则重点介绍了虚拟化技术、云数据库12.1万字 - 会员
MySQL数据库基础实例教程
本书较全面地介绍了MySQL数据库的基础知识及其应用。本书共11章，包括数据库基础，MySQL的安装与配置，数据库的基本操作，数据表的基本操作，表数据的增、改、删操作，数据查询，视图，索引，存储过程与触发器，事务，数据安全等内容。本书采用案例教学方式，每章以应用实例的方式阐述知识要点，再通过实训项目分析综合应用，最后辅以思考与练习巩固所学知识。应用实例、实训项目、思考与练习这3个部分分别采用3个不数据库7.8万字