机器学习:Python实践
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Python大战机器学习-数据科学家的第一个小目标-2017.3-华校专-电子工业出版社 评分:
数据科学家是当下炙手可热的职业,机器学习则是他们的必备技能,机器学习在大数据分析中居于核心的地位,在互联网、金融保险、制造业、零售业、医疗等产业领域发挥了越来越大的作用且日益受到关注。Python是很好很热门的编程语言之一,以简单易学、应用广泛、类库强大而著称,是实现机器学习算法的语言。 《Python大战机器学习:数据科学家的diyi个小目标》以快速上手、四分理论六分实践为出发点,讲述机器学习的算法和Python编程实践,采用“原理笔记精华+算法Python实现+问题实例+实际代码+运行调参”的形式展开,理论与实践结合,算法原理与编程实战并重。《Python大战机器学习:数据科学家的diyi个小目标》共13 章分为4篇展开:第一篇:机器学习基础篇(第1~6 章),讲述机器学习的基础算法,包括线性模型、决策树、贝叶斯分类、k近邻法、数据降维、聚类和EM算法;第二篇:机器学习高级篇(第7~10章),讲述经典而常用的高级机器学习算法,包括支持向量机、人工神经网络、半监督学习和集成学习;第三篇:机器学习工程篇(第11~12章),讲述机器学习工程中的实际技术,包括数据预处理,模型评估、选择与验证等。第四篇:kaggle实战篇(第13章),讲述一个kaggle竞赛题目的实战。本书内容丰富、深入浅出,算法与代码齐头并进,无论你是新手还是有经验的读者,都能快速学到你想要的。《Python大战机器学习:数据科学家的diyi个小目标》可供为高等院校计算机、金融、数学、自动化及相关理工科专业的本科生或研究生使用,也可供对机器学习感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读参考。
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