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Python機器學習入門:機器學習算法的理論與實踐

包郵 Python機器學習入門:機器學習算法的理論與實踐

出版社:機械工業出版社出版時間:2022-02-01
開本: 32開 頁數: 392
中 圖 價:¥55.5(7.0折) 定價  ¥79.0 登錄后可看到會員價
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Python機器學習入門:機器學習算法的理論與實踐 版權信息

Python機器學習入門:機器學習算法的理論與實踐 本書特色

適讀人群 :人工智能、機器學習方向的學生和技術人員學習、使用,廣大人工智能愛好者閱讀人工智能無疑是近年來熱門詞匯,而機器學習作為其基礎的理論占有舉足輕重的地位,對于想要進入人工智能行業的您來說,節省時間、快速入門首要問題。再多的知識也要實踐,現場實操,才是快速學習、消化的通路。 《Python機器學習入門:機器學習算法的理論與實踐》正是這樣一本,從基礎理論講起,以實操驅動的方式全面展示技巧和方法,為您提供了快速入門機器學習的途徑,找到了學習的方法。

Python機器學習入門:機器學習算法的理論與實踐 內容簡介

本書全面細致地講解了機器學習的基礎知識及其應用,具體內容包括機器學習中必要的環境搭建和Python的基礎知識、有監督學習和無監督學習的理論及其實際應用案例、有監督學習和無監督學習的機器學習模式,并以理論結合公式的方式講解了Python代碼的編寫方法,以及數據的采集、處理和實際操作中機器學習的模式。 本書適合人工智能、機器學習方向的學生和技術人員學習、使用,也適合廣大人工智能愛好者閱讀。

Python機器學習入門:機器學習算法的理論與實踐 目錄

目錄
譯者的話
原書前言
第1章閱讀本書前的準備
1.1Python的安裝
1.1.1何為Python
1.1.2Homebrew的安裝
1.1.3Python3的安裝
1.1.4虛擬環境的創建
1.1.5為何使用venv(為何不用pyenv、anaconda)
1.2Python的使用方法
1.2.1輸出Hello World!
1.2.2IPython的使用
1.2.3四則運算
1.2.4字符串的使用
1.2.5列表類型的使用
1.2.6字典類型的使用
1.2.7其他數據類型
1.2.8條件分支
1.2.9循環
1.2.10函數的使用
1.2.11類的使用
1.2.12標準庫的使用
1.3Jupyter Notebook的安裝和使用
1.3.1Jupyter Notebook的安裝和啟動
1.3.2Jupyter Notebook的使用
1.4NumPy、scikit-learn、matplotlib、Pandas的使用
1.4.1NumPy的安裝和使用
1.4.2scikit-learn的安裝和使用
1.4.3matplotlib的安裝和使用
1.4.4Pandas的安裝和使用

第2章機器學習在實際中的使用
2.1在工作中運用機器學習
2.1.1關于機器學習
2.1.2輸入輸出的格式化
2.1.3分析任務的本質
2.1.4實際問題的分析案例
2.2用樣本數據嘗試有監督學習
2.2.1嘗試分類的案例
2.2.2運用決策樹分類
2.2.3嘗試解決實際問題
2.2.4解決實際問題的注意要點
2.3用樣本數據嘗試無監督學習
2.3.1無監督學習
2.3.2使用樣本嘗試scikit-learn
2.4小結

第3章機器學習基礎理論
3.1數學知識的準備
3.1.1本節的學習流程
3.1.2為什么數學是必要的
3.1.3集合和函數基礎
3.1.4線性代數基礎
3.1.5微分基礎
3.1.6概率統計基礎
3.2機器學習的基礎
3.2.1機器學習的目的
3.2.2技術性的假設和用語
3.2.3有監督學習概述
3.2.4從泛化誤差看有監督學習
3.2.5無監督學習概述
3.3有監督學習
3.3.1分類模型的精度評價
3.3.2邏輯回歸
3.3.3神經網絡
3.3.4梯度提升決策樹
3.4無監督學習
3.4.1混合高斯模型
3.4.2k-均值
3.4.3層次聚類
3.4.4核密度估計
3.4.5t-SNE

第4章數據的整合與處理
4.1機器學習中數據的使用流程
4.2數據的獲取和整合
4.2.1數據結構的理解
4.2.2從結構化數據中讀取數據
4.2.3讀取數據
4.2.4分組聚合
4.2.5時間格式的操作方法
4.2.6合并
4.3數據的格式化
4.3.1數據種類的理解
4.3.2標準化
4.3.3缺省值
4.4非結構化數據的處理
4.4.1文本數據的預處理
4.4.2終端中MeCab的應用
4.4.3Python中MeCab的應用
4.4.4圖片數據的處理
4.5不平衡數據的處理
4.5.1分類問題中的不平衡數據
4.5.2數據不平衡問題
4.5.3一般的處理方法
4.5.4樣本權重的調整
4.5.5降采樣法
展開全部
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