Python机器学习进阶

　　针对财经类院校学生的特点，在掌握Python基本知识的基础上，介绍机器学习的原理、应用及实现，内容主要涵盖：关联规则发现、聚类、分类、回归、预测、维度约简、模型优化、模型评价等，涉及的数据结构有结构化数据、非结构化数据、半结构化数据、截面数据、面板数据等。本书使用数据领域最主流语言Python及其分析与建模库作为核心武器。对于机器学习经典算法给出完整的原理推导并基于实例进行讲解，实例演示如何应用机器学习算法解决实际问题。

　　王成章，工学博士，副教授，硕士研究生导师。主要讲授大数据分析计算机基础、数据挖掘应用技术、数学分析、数学建模等课程。曾荣获中央财经大学基础课教学奖、中央财经大学涌金优秀教学奖、中央财经大学文登优秀教师奖。

暂缺《Python机器学习进阶》目录