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1.在讲解算法的原理和用 scikit-learn 库封装好的方法实现算法之前,先通过几个例子,教会你具体的计算方法,让你手动实现算法;2.书中代码比较连贯,可直接粘贴到Jupyter Notebook中运行,这一点对初学者很好有帮助;3.书中示例浅显易懂,涵盖多种应用场景:新闻话题分类、垃圾邮件过滤、在线广告点击率预测和股票价格预测等,讲解方式生动有趣;4.提供源代码。本书开篇介绍Py
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1.在讲解算法的原理和用 scikit-learn 库封装好的方法实现算法之前,先通过几个例子,教会你具体的计算方法,让你手动实现算法;2.书中代码比较连贯,可直接粘贴到Jupyter Notebook中运行,这一点对初学者非常有帮助;3.书中示例浅显易懂,涵盖多种应用场景:新闻话题分类、垃圾邮件过滤、在线广告点击率预测和股票价格预测等,讲解方式生动有趣;4.提供源代码。本书开篇介绍Python语言和机器学习开发环境的搭建方法。后续章节介绍相关的重要概念,比如数据分析、数据预处理、特征抽取、数据可视化、聚类、分类、回归和模型性能度量等。本书包含多个项目案例,涉及几种重要且有趣的机器学习算法,引导读者从头实现自己的模型。学完本书,你将了解机器学习生态系统的全貌,并掌握机器学习技术的实践和应用。在本书的帮助下,你将学会用强大却很简单的Py
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Python机器学习[印]阿布舍克·维贾亚瓦吉亚(Abhishek Vijayvargia)人民邮电出版社9787115 正版旧书,保证质量,此书为单本而非一套,电子发票!
《Python机器学习》通过解释数学原理和展示编程示例对机器学习进行了系统、全面的解析。《Python机器学习》共分为12章,内容涵盖了机器学习以及Python语言的基础知识、特征工程的概念与操作技术、数据可视化技术的实现、监督学习及无监督学习算法、文本分析、神经网络和深度学习、系统的构建方法以及预测处理时间序列的方法等。阅读《Python机器学习》能够加深读者对机器学习的认识和理解,从而达到理论与实践相结合、学以致用的目的。 《Python机器学习》适合Python程序员、数据分析人员、对机器学习感兴趣的读者以及机器学习领域的从业人员阅读。
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在如今这个处处以数据驱动的世界中,机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域,如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识,然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法,例如支持向量机、极-端*森林、隐马尔可夫模型、条件*场、深度神经网络,等等。
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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10 章。第1 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、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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