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Online Public Access Catalogue

题名/责任者:

Python高维数据分析/赵煜辉主编

出版发行项:

西安:西安电子科技大学出版社,2020

ISBN及定价:

978-7-5606-5577-2/CNY43.00

载体形态项:

268页:图;26cm

并列正题名:

Python multidimensional data analysis

丛编项:

Python工程应用系列丛书

个人责任者:

赵煜辉 (1970-) 著

学科主题:

软件工具-程序设计

非控制主题词:

Python

中图法分类号:

TP311.561

一般附注:

东北大学秦皇岛分校教材建设基金资助

提要文摘附注:

本书从矩阵计算如特征值分解和奇异值分解出发，讨论了正规方程的最小二乘法模型引出欠秩线性方程组的求解方法问题；然后介绍了两种有损的降维方法，即主成分分析(主成分回归)和最偏小二乘回归，包括模型、算法和多个实例，并扩展到线性回归的正则化方法，给出了岭回归和Lasso的原理算法和实例；最后通过红外光谱的标定迁移实例将线性模型扩展到迁移学习领域。书中每章都有基于Python语言和Sklearn机器学习库的红外光谱数据集分析的实例。

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