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Python大战机器学习:数据科学家的第一个小目标 完整扫描版[77MB] | 小熊书籍推荐

本文主要介绍 Python大战机器学习:数据科学家的第一个小目标 完整扫描版[77MB] | 小熊书籍推荐,小熊精心挑选的书籍希望对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以购买正版书籍进行阅读和学习。

内容介绍

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是又好又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最佳语言。

《Python大战机器学习:数据科学家的第—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。

全书共13 章分为4篇展开:第—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。《Python大战机器学习:数据科学家的第—个小目标》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。

本书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。

目录

第一篇 机器学习基础篇1
第1 章 线性模型 2
第2 章 决策树 30
第3 章 贝叶斯分类器 55
第4 章 k 近邻法 70
第5章 数据降维 83
第6章 聚类和EM 算法 119
第二篇 机器学习高级篇155
第7章 支持向量机 156
第8章 人工神经网络 192
第9章 半监督学习 225
第10章 集成学习 244
第三篇 机器学习工程篇299
第11章 数据预处理 300
第12 章 模型评估、选择与验证 345
第四篇 Kaggle 实战篇401
第13 章 Kaggle 牛刀小试 402


以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持小熊分享邦(www.xxfxb.com),支持正版书籍,谢谢。

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