《 Python高維數據分析》2020年08月是西安電子科技大學出版社出版的圖書，作者趙煜輝，本書從矩陣計算如特徵值分解和奇異值分解出發，闡述了正規方程的最小二乘法模型引出欠秩線性方程組的求解方法問題和兩種有損的降維方法。
基本介紹
- 中文名： Python高維數據分析
- 作者：趙煜輝
- 出版社：西安電子科技大學出版社
- ISBN：9787560655772
內容簡介
本書從矩陣計算如特徵值分解和奇異值分解出發，討論了正規方程的最小二乘法模型引出欠秩線性方程組的求解方法問題；然後介紹了兩種有損的降維方法，即主成分分析（主成分回歸）和偏最小二乘回歸，包括模型、 算法和多個實例，並擴展到線性回歸的正則化方法，給出了嶺回歸和Lasso的原理算法和實例；最後通過紅外光譜的標定遷移實例將線性模型擴展到遷移學習領域。本書每章都有基於Python語言和Sklearn機器學習庫的紅外光譜數據集分析的實例。紅外光譜集是關於物質吸光率的純數據，可以與其標籤標示的數據物質濃度直接進行回歸分析，讀者在閱讀中可以把精力*限度地集中在高維數據的建模、 算法實現和分析過程上。本書既可作為信息管理和信息系統專業、 計算機相關專業和大數據專業的教學用書，也可作為從事光譜分析、 化學分析的工程人員及化學計量學研究人員的參考書，還適合對數據分析和研究感興趣的其他Python工程師學習閱讀。本書引用的原始文獻和數據對上述人員是非常有幫助的。
