机器学习已成为许多商业应用和研究项目不可或缺的一部分,海量数据使得机器学习的应用范围远超人们想象。本书将向所有对机器学习技术感兴趣的初学者展示,自己动手构建机器学习解决方案并非难事! 书中重点讨论机器学习算法的实践而不是背后的数学,全面涵盖在实践中实现机器学习算法的所有重要内容,帮助读者使用Python和scikit-learn库一步一步构建一个有效的机器学习应用。 * 机器学习的基本概念及其应用 * 常用机器学习算法的优缺点 * 机器学习所处理的数据的表示方法,包括重点关注数据的哪些方面 * 模型评估和调参的方法 * 管道的概念 * 处理文本数据的方法,包括文本特有的处理方法 * 进一步提高机器学习和数据科学技能的建议
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机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时Python语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python语言两个热门的领域,通过利用两种核心的机器学习算法来将Python语言在数据分析方面的优势发挥到**。全书共有0章。第章讲解了Python机器学习的生态系统,剩余9章介绍了众多与机器学习相关的算法,包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等,主要包括机器学习在公寓、机票、IPO市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。本书适合Python程序员、数据分析人员、对算法感兴趣的读者、机器学习领域的从业人员及科研人员阅读。
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Python机器学习实践指南 Alexander、T.、Combs 著;黄申 译 9787115449061 人民邮电出 【速开发票,优质售后,支持7天无理由退换】
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Python机器学习实践指南Alexander、T.、Combs 著;黄申 译人民邮电出版社9787115449061 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
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Python机器学习实践指南 (美)库姆斯(Alexander T.Combs) 著;黄申 译 编程语言 人民邮电出版社
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1.以原理为导向:本书细致阐释神经网络和深度学习的核心概念,而不是笼统地罗列想法,带领读者掌握神经网络的工作原理,技术兴衰起落,而原理是长久的; 2.注重实践:本书通过解决具体问题 教计算机识别手写数字 来介绍神经网络和深度学习的核心理论; 3.Michael Nielsen高分深度学习入门讲义正式版,本书基于Python语言编写,新手也可以很快入门; 4.李航、马少平、邱锡鹏等多位科学家重磅推荐; 5.配套动态示例,有助于直观理解神经网络输出,提供源代码。
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编程入门就选蟒蛇书! 【经典】Python入门经典,常居Amazon等编程类图书TOP榜 【畅销】热销全球,以12个语种发行,影响超过 250 万读者 【口碑】好评如潮,第2版豆瓣评分 9.2,Amazon 4.7 星评 【升级】代码基于Python3.11升级,涵盖语言新特性 【资源丰富】随书代码 PPT课件 配套视频 速查手册 【自学利器】零基础书籍,自学轻松,附赠学习路线图 【品质提升】精雕细琢,邀请20位一线开发人员审读全书 学完蟒蛇书,你能打下坚实的编程基础、习得优秀的编程习惯,更会构建让自己终身受益的计算思维,而这也是AIGC时代与AI共生的基本技能。
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数据科学家实践指南,依据高科技公司中数据科学家的职位描述和要求,创作本书。提供三大实战案例:1.使用真实的电影评分数据创建一个电影推荐系统;2.创建一个能实际运行的维基百科数据搜索引擎;3.创建一个垃圾邮件分类器,可以对邮件账户中的垃圾邮件和正常邮件进行正确的分类。本书涵盖准备分析数据、训练机器学习模型和可视化分析结果等主题,有助你提高使用Python高效地进行数据分析和机器学习的能力,并建立信心以更好地分析自己的机器学习模型。●清理和准备数据,使其可用于分析●应用Python中流行的聚类和回归方法●使用决策树和随机森林训练高效的机器学习模型●使用Python Matplotlib库对分析结果进行可视化●使用Apache Spark的MLlib包在大型数据库上进行机器学习
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机器学习正在迅速成为数据驱动型世界的一个bi备模块。许多不同的领域,如机器人、医学、零售和出版等,都需要依赖这门技术。通过阅读 Python机器学习实践指南 ,你将学习如何一步步构建真实的机器学习应用程序。Python机器学习实践指南 以通俗易懂,简洁明了的方式,教你如何使用机器学习来收集、分析并操作大量的数据。通过易于理解的项目,本书讲解如何处理各种类型的数据、如何以及何时应用不同的机器学习技术,包括监督学习和无监督学习。本书中的每个项目都同时提供了教学和实践,你将学习如何使用聚类技术来发现低价的机票,以及如何使用线性回归找到一间便宜的公寓 。Python机器学习实践指南 适合的读者包括了解数据科学的Python程序员、数据科学家、架构师,以及想要构建完整的、基于Python的机器学习系统的人们。通过阅读Python机器学习实践
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