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数据科学家是当下炙手可热的职业,机器学习则是他们的技能,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*好*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**语言。 本书以快速上手、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:第一篇: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
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俞栋、张察博士亲笔作序力荐,谷歌、微软、Twitter、Facebook、Airbnb等公司多位资深数据科学家倾情力荐。 本书从如何准备深度学习的环境开始,手把手地教读者如何采集数据,如何运用一些*常用,也是目前被认为*有效的一些深度学习算法来解决实际问题。覆盖的领域包括推荐系统、图像识别、自然语言情感分析、文字生成、时间序列、智能物联网等。不同于许多同类的书籍,本书选择了Keras作为编程软件,强调简单、快速的模型设计,而不去纠缠底层代码,使得内容相当易于理解。读者可以在CNTK、TensorFlow和Theano的后台之间随意切换,非常灵活。即使你有朝一日需要用更低层的建模环境来解决更复杂的问题,相信也会保留从Keras中学来的高度抽象的角度审视你要解决的问题,让你事半功倍。
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