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《Python机器学习技术:模型关系管理》以案例分析为主线介绍不同的集成学习方法,首先阐述弱集成学习如何解决项目痛点问题,然后以痛点为起点,集中讨论强集成学习如何解构子项目问题,最后通过深度学习分析非结构化数据。 《Python机器学习技术:模型关系管理》的核心框架: ?特征工程技术 ?机器学习算法 ?弱集成学习:决策树集成 ?强集成学习:“特征工程+机器学习”集成 ?混合专家:“神经网络+神经网络”集成 特色卖点: ?以小数据为启程,重点阐述大数据技术的原理与流程 ?应用常用依赖包,编写简洁代码,实现数据分析 ?以集成学习为核心知识点,展开对相关知识的讨论 ?借助描述性案例讲解模型配置,借助项目案例讲解数据挖掘流程 ?以描述性挖掘、归因性探索、预测性应用并举的方式分析案例 ?行为中涉及的数学公式大多辅以图形理解,对数理知
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《Python科学计算》介绍如何用python开发科学计算的应用程序,除了介绍数值计算之外,还着重介绍如何制作交互式的2d、3d图像,如何设计精巧的程序界面,如何与c语言编写的高速计算程序结合,如何编写声音、图像处理算法等内容。书中涉及的python扩展库包括numpy、scipy、sympy、matplotlib、traits、traitsui、chaco、tvtk、mayi、vpython、opencv等,涉及的应用领域包括数值运算、符号运算、二维图表、三维数据可视化、三维动画演示、图像处理以及界面设计等。书中以大量实例引导读者逐步深入学习的,每个实例程序都有详尽的解释,并都能在《Python科学计算》推荐的运行环境中正常运行。此外,《Python科学计算》附有大量的图表和岔图,力求减少长篇的理论介绍和公式推导,以便读者通过实例和数据学习的并掌握理论知识。
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