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本书一方面遵循概率论和数理统计的教学大纲,在数学方面不过于强调,没有过多展开;另一方面,利用Python为工具,实现了大部分的理论和模型,使读者通过“实践”简化学习过程,提高代码能力,增强动手能力。为进一步学习人工智能和大数据科学奠定良好基础。
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Python机器学习 原书第3版 塞巴斯蒂安 拉施卡 经典算法 神经网络 实践技巧 监督学习预测 评估模型
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Python机器学习经典实例 第2版 监督学习技术、预测建模、无监督学习算法等前沿话题的实例代码展示,用Python库来解决机器学习实际问题,提供本书源代码以及书中彩图文件下载。
本书采用新的方法来处理实际的机器学习和深度学习任务。 本书能够帮助你学会如何使用 Python 生态系统中新的库来构建强大的机器学习应用,指导你使用标准化的方法实现多种机器学习算法,如分类、聚类和推荐引擎等。本书还介绍了如何应用有监督学习和无监督学习技术来解决实际问题。 后,本书结合实例讲解了更先进的技术,包括强化学习、深度神经网络和自动化机器学习等。 读完本书,你将掌握应用机器学习技术所需的各项技能,并能利用整个 Python 生态系统去解决现实问题。 提供本书源代码以及书中彩图文件下载。 本书主要包括以下内容: ■使用预测建模解决实际问题 ■探索数据可视化技术,以实现数据交互 ■学习构建推荐引擎 ■理解如何处理文本数据,并构建分析模型 ■处理语音数据,使用隐马尔可夫模型识别语音中的单词 ■掌握强
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Python机器学习 原书第3版 Python机器学习入门教材书籍高效Python库scikit-learn、Keras
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本书是一本在PyTorch环境下学习机器学习和深度学习的综合指南,可以作为初学者的入门教程,也可以作为读者开发机器学习项目时的参考书。 本书讲解清晰、示例生动,深入介绍了机器学习方法的基础知识,不仅提供了构建机器学习模型的说明,而且提供了构建机器学习模型和解决实际问题的基本准则。 本书添加了基于PyTorch的深度学习内容,介绍了新版Scikit-Learn。本书涵盖了多种用于文本和图像分类的
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