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機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)
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機器學(xué)習(xí)是人工智能研究領(lǐng)域中一個極其重要的研究方向,在現(xiàn)今的大數(shù)據(jù)時代背景下,捕獲數(shù)據(jù)并從中萃取有價值的信息或模式,成為各行業(yè)求生存、謀發(fā)展的決定性手段,這使得這一過去為分析師和數(shù)學(xué)家所專屬的研究領(lǐng)域越來越為人們所矚目。本書第一部分主要介紹機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ),以及如何利用算法進行分類,并逐步介紹了多種經(jīng)典的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,如k近鄰算法、樸素貝葉斯算法、Logistic回歸算法、支持向量機、AdaBoost集成方法、基于樹的回歸算法和分類回歸樹(CART)算法等。第三部分則重點介紹無監(jiān)督學(xué)習(xí)及其一些主要算法:k均值聚類算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介紹了機器學(xué)習(xí)算法的一些附屬工具。全書通過精心編排的實例,切入日常工作任務(wù),摒棄學(xué)術(shù)化語言,利用高效的可復(fù)用Python代碼來闡釋如何處理統(tǒng)計數(shù)據(jù),進行數(shù)據(jù)分析及可視化。通過各種實例,讀者可從中學(xué)會機器學(xué)習(xí)的核心算法,并能將其運用于一些策略性任務(wù)中,如分類、預(yù)測、推薦。另外,還可用它們來實現(xiàn)一些更高級的功能,如匯總和簡化等。

(美)Peter Harrington ·程序設(shè)計 ·18.2萬字

Python面向?qū)ο缶幊蹋ǖ?版)
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這是一本全面介紹Python面向?qū)ο缶幊痰膱D書。本書共分為4部分。第1章至第6章深入講解了面向?qū)ο缶幊痰暮诵脑瓌t和概念,以及它們在Python中的實現(xiàn)方式。第7章至第9章仔細探討了Python的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、內(nèi)置類和方法等,以及如何從面向?qū)ο缶幊痰慕嵌冗M行分析和應(yīng)用。第10章至第12章探討了設(shè)計模式及其在Python中的實現(xiàn)。第13章和第14章涵蓋了測試和并發(fā)兩個重要主題。整本書以一個機器學(xué)習(xí)分類算法的實現(xiàn)案例貫穿始終,并不斷探討各種實現(xiàn)方式的優(yōu)劣。這是一本全面介紹Python面向?qū)ο缶幊痰膱D書。本書共分為4部分。第1章至第6章深入講解了面向?qū)ο缶幊痰暮诵脑瓌t和概念,以及它們在Python中的實現(xiàn)方式。第7章至第9章仔細探討了Python的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、內(nèi)置類和方法等,以及如何從面向?qū)ο缶幊痰慕嵌冗M行分析和應(yīng)用。第10章至第12章探討了設(shè)計模式及其在Python中的實現(xiàn)。第13章和第14章涵蓋了測試和并發(fā)兩個重要主題。整本書以一個機器學(xué)習(xí)分類算法的實現(xiàn)案例貫穿始終,并不斷探討各種實現(xiàn)方式的優(yōu)劣。本書針對的是Python面向?qū)ο缶幊痰男率郑僭O(shè)讀者具備基本的Python技能。對于有其他面向?qū)ο缶幊陶Z言背景的讀者,本書將展示Python的許多特性。

(美)史蒂文·洛特 (加)達斯帝·菲利普斯 ·程序設(shè)計 ·29.6萬字

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