传统教材的不足:传统教材的风格偏重理论定义和运算技巧,想以此高效地打下机器学习的数学基础,针对性和可读性并不佳。 《机器学习线性代数基础:Python语言描述》的优势:本书以机器学习涉及的线性代数核心知识为重点,进行新的尝试和突破:从坐标与变换、空间与映射、近似与拟合、相似与特征、降维与压缩这5个维度,环环相扣地展开线性代数与机器学习算法紧密结合的核心内容。
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从零开始利用Excel与Python进行数据分析 9787301332146
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787301332146 Author 作者 兰一杰 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 316页 Publisher 出版社 北京大学出版社 Publication Date 出版日期 2022-08-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它(含多语) Book Contents 内容简介 本书介绍了数据分析的方法和步骤,并分别通过Excel和Python实施和对比。通过本书一方面可以拓宽对Excel功能的认识,另一方面可以学习和掌握Python的基础操作。本书分为 11 章,涵盖的主要内容有Excel和Python在数据分析领域的定位与核心功能对比、统计量介绍、Excel与Python实践环境搭建、数据处理与分析的基本方法、ETL方法、数据建模理论、数据挖掘基础、数据可视化的基本方法、分析报告的制作方法。本书内容由浅入深,注重功能实用性,适合数据分析工作者、相
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(1)深入浅出,实操性强。每一章都是以实例为主,读者可参考源代码,修改实例,切换数据源,就能得到自己想要的结果。目的就是让读者看得懂、学得会、做得出。 (2)专业专注,学以致用。NumPy、Pandas、Matplotlib、scikit-learn、TensorFlow 等功能都非常丰富,通过逐一介绍每个库的安装及其基础操作使读者熟悉 Python 中库的安装及使用。本书专注的是基于 Python 的人工智能算法项目分析,以及在生产环境中实际用到的技术,相比大而全的书,本书能让读者尽快上手,然后投入项目开发。 (3)每章都有配备 新手问答 与 小试牛刀 栏目。目的是让读者看完之后,尽快巩固知识,举一反三,学以致用。 (4)零基础入门,成就从小白到大神。本书内容在写作定位上,适合零基础读者学习,然后逐步掌握相关知识技能,从而达到从入门到精通的学习效果。另外,全书在知
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本书是一本以Python语言为工具,融合数学、信息科学与经济学等多领域知识的交叉学科教材。本书有以下特点:· 将机器学习建模思想分散融入各类数学模型中。例如,将“模型拟合”融入线性回归,将“模型评估”融入逻辑回归,将“核函数”融入支持向量机,将“集成学习”融入决策树????帮助读者体会隐藏于模型背后的机器学习建模核心思想,有效提高学习效率。· 注重模型原理、代码实现与应用场景的紧密结合。对于每个机器学习模型,先以一个简洁例子引入其应用场景,再通过数学建模介绍算法内在逻辑并辅以核心代码实现,最后结合实际场景展示模型应用效果,达到理论、技术、应用的融会贯通。· 配备丰富数字资源。各章均配有习题答案、插图原图以及教辅资源,既便于教师备课和授课,也有利于学生课后进一步领会和练习书中内容。此外,本
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