Training Systems Using Python Statistical Modeling

Python's ease of use and multi-purpose nature has led it to become the choice of tool for many data scientists and machine learning developers today. Its rich libraries are widely used for data analysis, and more importantly, for building state-of-the-art predictive models. This book takes you through an exciting journey, of using these libraries to implement effective statistical models for predictive analytics.You’ll start by diving into classical statistical analysis, where you will lear

这是一本深入讲解如何使用Python编程语言进行数据建模和统计分析的书籍。本书涵盖了Python数据建模技术的多个方面，包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等，并通过丰富的实例和案例，帮助读者理解和掌握这些技术。 本书首先介绍了Python数据建模技术的基本概念和原理，包括描述性统计量计算、经典推断、贝叶斯分析和相关性等。接着，作者深入讲解了监督学习原理及算法，包括机器学习的目标定义，以及如何使用不同的监督学习算法来训练模型。此外，本书还详细介绍了随机森林、线性模型的基本概念和评估指标，以及如何使用k-means算法和层次聚类实现来进行数据聚类。 在深度学习的章节中，作者详细介绍了神经网络类型，包括单层感知机和多层感知机，以及如何使用神经网络进行图像识别和自然语言处理等任务。同时，本书还讲解了PCA降维技术原理和多维缩放技术简介，帮助读者理解如何将高维度的数据映射到低维度的空间，以便更好地理解和分析数据。