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机器学习基础教程

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出版社直销 码农新选择

作者:(英)罗杰斯 等

出版社:机械工业出版社 ISBN: 9787111407027

参考价 31
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《Python机器学习基础教程》高清中文版PDF+高清英文版PDF+源代码 评分:

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2019-03-07大小:79.34MB
Python机器学习基础教程(完整电子版)

本书是机器学习入门书,以Python语言介绍。主要内容包括:机器学习的基本概念及其应用;实践中最常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点;在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性,以及应重点关注数据的哪些方面;模型评估和调参的高级方法,重点讲解交叉验证和网格搜索;管道的概念;如何将前面各章的方法应用到文本数据上,还介绍了一些文本特有的处理方法。 前言  ix 第1章 引言  1 1.1 为何选择机器学习  1 1.1.1 机器学习能够解决的问题  2 1.1.2 熟悉任务和数据  4 1.2 为何选择Python  4 1.3 scikit-learn  4 1.4 必要的库和工具  5 1.

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本书概览 本书的结构大致如下。 • 第 1 章介绍机器学习的基本概念及其应用,并给出本书会用到的基本设置。 • 第 2 章和第 3 章介绍实践中最常用的机器学习算法,并讨论这些算法的优缺点。 • 第 4 章介绍在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性,以及应重点关注数据的哪些 方面。 • 第 5 章介绍模型评估和调参的高级方法,重点讲解交叉验证和网格搜索。 • 第 6 章解释管道的概念。管道用于串联多个模型并封装工作流。 • 第 7 章介绍如何将前面各章讲述的方法应用到文本数据上,还介绍了一些文本特有的处 理方法。 • 第 8 章对全书进行总结,还介绍了有关更高级主题的参考资料。 第 1 章

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Python机器学习基础教程-[德] 安德里亚斯·穆勒(Andreas C.Müller)[美]莎拉·吉多(Sarah Guido) 著,张亮(hysic) 译

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本书包括Python程序设计的方方面面,既能为初学者夯实基础,又能帮助程序员提升技能,适合各个层次的Python开发人员阅读参考。 本书首先从Python的安装开始,随后介绍了Python的基础知识和基本概念,包括列表、元组、字符串、字典以及各种语句。然后循序渐进地介绍了一些相对高级的主题,包括抽象、异常、魔法方法、属性、迭代器。此后探讨了如何将Python与数据库、网络、C语言等工具结合使用,从而发挥出Python的强大功能,同时介绍了Python程序测试、打包、发布等知识。最后,作者结合前面讲述的内容,按照实际项目开发的步骤向读者介绍了几个具有实际意义的Python项目的开发过程。

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You’ll learn the steps necessary to create a successful machine-learning application with Python and the scikit-learn library. Authors Andreas Müller and Sarah Guido focus on the practical aspects of using machine learning algorithms, rather than the math behind them. Familiarity with the NumPy and

Python编程从入门到实践(高清中文版PDF+高清英文版PDF+源代码)

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