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1.书力求简单、实用,坚持以实例为主,理论为辅。 从应用场景切入,围绕新基建的云计算、大数据及人工智能,介绍大数据的概念与特点及典型的产业应用场景,使读者了解大数据项目和机器学习开发过程,能设计不同场景下的项目架构,并做好不同业务下的数据建模。2.Hadoop+spark+Python三合一,内容讲解重点分明,细节具体。本书解析了每个领域内的复杂逻辑和丰富内涵,尽可能让读者用更低的成本,尽快掌握相关技术,紧跟时代步伐。本书大多数章节都包含实训模块,让读者在学完该章节的知识后能够举一反三,学以致用,早日投身新基建。3.布局合理,循序渐进,自有章法。本书先介绍了入门级的容器化工具Docker 与 Kubernetes,然后介绍大数据的常用组件,为读者的后续实践打好基础后,开始讲解机器学习库的相关用法;随着人工智能的快速发展,神经网络及
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机器学习入门:基于数学原理的Python实战 【速开发票,此书为单本而非一套,支持7天无理由退换】
机器学习是一门涉及高等数学、线性代数、概率论、统计学和运筹学等领域的交叉学科。机器学习的基础就是数学,这也就要求学习者要有良好的数学基础。为了降低机器学习的学习门槛,本书深入浅出地对机器学习算法的数学原理进行了严谨的推导;并利用Python 3对各种机器学习算法进行复现,还利用介绍的算法在相应数据集上进行实战。本书主要内容包括机器学习及其数学基础;线性回归、局部加权线性回归两种回归算法;Logistic回归、Softmax回归和BP神经网络3种分类算法;模型评估与优化;K-Means聚类算法、高斯混合模型两种聚类算法和一种降维算法——主成分分析。 《机器学习入门:基于数学原理的Python实战》理论性与实用性兼备,既可作为初学者的入门书籍,也可作为求职者的面试宝典,更可作为职场人士转岗的实用手册。本书适合需要全面学习机器学习
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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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