Python无监督机器学习实践 探讨Python环境下的无监督机器学习。
在没有标签数据的情况下，无监督学习是一种有效且实用的解决方案。 本书将指导读者完成使用Python进行无监督学习的*实践，以结合使用无监督学习技术和Python库从非结构化数据中提取有意义的信息。本书首先说明了基本聚类如何在数据集中查找相似的数据点。精通k均值算法及其操作原理后，读者将了解什么是降维（Dimensionality Reduction）以及在哪里应用。随着学习的深入，读者还将掌握各种神经网络技术以及了解如何通过它们改善自己的模型。在研究无监督学习的应用程序时，我们还将学习如何挖掘Twitter上流行的主题。开发人员可以通过进行各种有趣的活动来挑战自己（例如，进行购物篮分析以确定不同产品之间的关系），从而完成本书的学习。 学习完本书，读者将具备使用Python自信地构建自己的模型所需的技能。
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正版书籍 Python机器学习原理与实践（微课版）（面向新工科专业建设计算机系列教材）曹洁、孙玉胜、 品质好书 正版保障 优质服务 发货及时 售后无忧
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正版书籍 Python机器学习实践 张建伟高等院校计算机软件工程大数据人工智能等相关专业的本科生研究 正版图书 品质保障 优质服务 发货及时 售后无忧
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正版书籍 机器学习入门与实战 Python实践应用 冷雨泉 高庆 大数据与人工智能技术 机器学习算法原理技术教材书 97 品质好书 正版保障 优质服务 发货及时 售后无忧
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正版书籍 Python机器学习及实践从零开始通往Kaggle竞赛之路2022年度版 范淼徐晟桐清华大学出版社978730 正版图书 品质保障 优质服务 发货及时 售后无忧
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Python无监督机器学习*实践 9787302557685
Product Details 基本信息 ISBN-13 书号 9787302557685 Author 作者 (美)本杰明·约翰斯顿 等 Format 版本 平装-胶订 Pages Number 页数 392页 Publisher 出版社 清华大学出版社 Publication Date 出版日期 2020-07-01 Product Dimensions 商品尺寸 16开 Language 语种 其它（含多语） Book Contents 内容简介 本书详细阐述了与无监督机器学习开发相关的基本解决方案，主要包括聚类、分层聚类、邻域聚类方法和DBSCAN、降维和PCA、自动编码器、t分布随机邻域嵌入算法、主题建模、购物篮分析、热点分析等内容。此外，本书还提供了相应的示例、代码，以帮助读者进一步理解相关方案的实现过程。本书适合作为高等院校计算机及相关专业的教材和教学参考书，也可作为相关开发人员的自学教材和参考手册。
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机器学习原理与实践(Python版)/人工智能科学与技术丛书
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正版 人工智能入门与实战 使用Raspberry Pi和Python演练 DonaldJNorris AI机器学习深度学 品质好书 正版保障 优质服务 发货及时 售后无忧
对于读者来说，将当前尖端的人工智能方法和*便携功能的树莓派如此完美结合在一起的书籍并不多见，其中更是涉及Prolog 和Python 语言的实用编程。虽然对人工智能方法和基于树莓派的编程的学习十分枯燥，过程也颇为艰辛，但是学成之后所获得的成就感和实用性是不言而喻的。通过本书，作者呈现了对基于树莓派的机器人和游戏等实际应用的丰富见解和实用解决方案，突出了目前被广泛使用的人工智能方法的优势，以帮助读者决定哪一个方法才*自己所面对的应用问题。通过逐步的编码方法，以及循序渐进、深入浅出的描述，读者能够理解多种人工智能方法的基本原理和不同编程语言的实现技巧。 《人工智能入门与实战 使用Raspberry Pi和Python演练》配备了非常实用的示例和代码片段，以确保读者能够很好地掌握用于解决实际问题的人工智能方法。《人工智能入门
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