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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: · 将机器学思想分散融入各类数学模型中。例如,将“模型拟合”融入线回归,将“模型评估”融入逻辑回归,将“核函数”融入支持向量机,将“集成学入决策树????帮助读者体会隐藏于模型背后的机器学核心思想,有效提率。 · 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,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,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,也有利于学生课一步领会和练内容。此外,本书还提供两个编程技术附录—《附录 A:Python 语言编程基础》便
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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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本书分为12个单元,通过科学、合理的结构,以亲切的笔调、活泼的对话介绍了Python编程的相关知识。用有趣的例子,借助可爱的漫画生动形象地介绍了包括变量、输入输出语句、循环语句、列表、对象等编程的基本概念。学习本书的内容,可以帮助孩子掌握计算机的思维方式,而书中可视化和以游戏为主的例子可以激发孩子的学习兴趣,培养其专注力。 本书每单元末尾均设置有 小试牛刀 和 小小总结 板块,可以拓展读者的思维,巩固学习的知识和技能。本书是写给孩子看的Python编程书,也适合父母、老师、学生,以及想要了解计算机编程基础知识、学习Python编程技能的未成年人阅读,同时还可以作为少儿编程的教材参考用书。
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