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科技
Data Science for Business
Foster Provost, Tom Fawcett
面向商业管理者的数据科学入门，不涉及复杂数学，重点阐述数据挖掘过程、核心算法思想及其如何创造商业价值。
数据科学商业数据挖掘管理视角
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《Data Science for Business》
Foster Provost, Tom Fawcett
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核心观点4 条
1
数据科学是使用数据提取有用知识支持决策的过程
2
过拟合是模型在训练集表现好、在新数据上差的主要原因
3
分类、回归、聚类、关联分析是四大基本数据挖掘任务
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数据科学项目的成功需要业务理解、数据准备和模型评估的迭代循环
读者笔记
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《Data Science for Business》读书笔记 · Foster Provost, Tom Fawcett
面向商业管理者的数据科学入门，不涉及复杂数学，重点阐述数据挖掘过程、核心算法思想及其如何创造商业价值。
4 条核心观点
- 数据科学是使用数据提取有用知识支持决策的过程
- 过拟合是模型在训练集表现好、在新数据上差的主要原因
- 分类、回归、聚类、关联分析是四大基本数据挖掘任务
- 数据科学项目的成功需要业务理解、数据准备和模型评估的迭代循环
以上是《Data Science for Business》（Foster Provost, Tom Fawcett著）的核心观点AI解读。点击上方「与作者对话」，可以直接向Foster Provost, Tom Fawcett提问，深入了解这本书。