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【机器学习实战】书籍 中文版 评分:

第 1 章 机器学习基础 .................................... 2 1.1 何谓机器学习 ........................................... 3 1.1.1 传感器和海量数据 ........................ 4 1.1.2 机器学习非常重要 ........................ 5 1.2 关键术语 ................................................... 5 1.3 机器学习的主要任务 ................................ 7 1.4 如何选择合适的算法 ............... ................. 8 1.5 开发机器学习应用程序的步骤 ................ 9 1.6 Python 语言的优势 .................................. 10 1.6.1 可执行伪代码 ............................... 10 1.6.2 Python 比较流行 .......................... 10 1.6.3 Python 语言的特色 ....................... 11 1.6.4 Python 语言的缺点 ....................... 11 1.7 NumPy 函数库基础 ................................. 12 1.8 本章小结 .................................................. 13 第 2 章 k-近邻算法 .................................
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qq_36476981 书籍很好,值得下载!
2019-07-13
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为什么我会力荐这本书? 也许书中分类器都非常的简单,数学理论都非常的粗浅(为了看明白书中SVM分类器的训练过程,不得不去复习了二次凸优化解法,自己推导被作者略去的中间过程),算法测试也只在轻量级的数据集上完成。 不过,大可不必像其他评论一样对贬低本书。聪明的读者会知道自己没有什么,自己需要学习什么。如果更加喜欢背后深奥的统计学理论和凸优化理论,可以去看《Machine Learning: A Probabilistic Perspective》,如果对自己的数学水平足够自信的话。

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作者: Peter Harrington 出版社: 人民邮电出版社 原作名: Machine Learning in Action 译者: 李锐 / 李鹏 / 曲亚东 / 王斌 机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存、谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。 本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于

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【内容提要】;机器学习是人工智能研究领域中的一个极其重要的方向。在现今大数据时代的背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,使得这一过去为分析师与数学家所专属的研究领域越来越为人们瞩目。本书通过精心编排的实例,切入日常工作任务,摒弃学术化语言,利用高效可复用的Python代码阐释如何处理统计数据,进行数据分析及可视化。读者可从中学到一些核心的机器学习算法,并将其运用于某些策略性任务中,如分类、预测及推荐等。本书适合机器学习相关研究人员及互联网从业人员学习参考。 【参考文献格式】(美)PeterHarrington;李锐,李鹏,曲亚东,王斌译者. 机器学习实战. 北京:人民邮电出版社, 20

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本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。 全书通过精心编排的实例,切入日常工作任务,摒弃学术化语言,利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据,进行数据分析及可视化。通过各种实例,读者可从中学会机器学习的核心算法,并能将其运用于一些策略性任务

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本书讲述重要的机器学习算法,并介绍那些使用这些算法的应用和工具,以及如何在实际环境中使用它们。市面上已经出版了很多关于机器学习的书籍大多数讨论的是其背后的数学理论,很少涉及如何使用编程语言实现机器学习算法。本书恰恰相反,更多地讨论如何编码实现机器学习算法,而尽量减少讨论数学理论。如何将数学矩阵描述的机器学习算法转化为可以实际工作的应用程序,是本书的主要目的。 读者对象 机器学习是什么?谁需要使用机器学习算法?简而言之,机器学习可以揭示数据背后的真实含义。这本书适合有数据需要处理的读者,也适合于想要获得并理解数据的读者。如果读者有一些编程概念(比如递归),并且了解一些数据结构(比如树结构),那么

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机器学习是人工智能研究领域中的一个极其重要的方向。在现今大数据时代的背景下捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式使得这一过去为分析师与数学家所专属的研究领域越来越为人们瞩目。本书通过精心排的实例切入日常工作任务摒弃学术化语言利用高效可复用的Python 代码阐释如何处理统计数据进行数据分析及可视化。读者可从中学到一些核心的机器学习算法并将其运用于某些策略性任务中如分类、预测及推荐等。本书适合机器学习相关研究人员及互联网从业人员学习参考。

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