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本书的主体内容包括机器学习概念与特征工程、机器学习技术、模型关系管理,其中,模型关系管理部分主要介绍了弱集成学习、强集成学习和混合专家模型。弱集成学习是指使用机器学习中的弱分类器实现模型准确度和稳定性之间的平衡。强集成学习是指协同特征工程与强分类器形成强集成学习环境。混合专家模型是指通过神经网络集成和网络结构设计形成深度学习框架。本书以案例分析为主线介绍不同的集成学习方法,首先阐述弱集成学习如何解决项目痛点问题,然后以痛点为起点,集中讨论强集成学习如何解构子项目问题,最后通过深度学习分析非结构化数据。在每个案例中,归因问题是分析的核心,提供了解析归因问题的一系列方法,以作者多年的项目经验为基础,展示 Python 数据分析的强大之处。
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![Python游戏编程快速上手 第4版 [美] Al,Sweigart(斯维加特) 著,李强 译 人民邮电出版社 9787](images/model/guan/url_none.png)
Python游戏编程快速上手 第4版 [美] Al,Sweigart(斯维加特) 著,李强 译 人民邮电出版社 9787
本书教你如何使用流行的Python编程语言来编写计算机游戏,即便你之前没有任何编程经验。 首先,本书带领读者猜数字和Tic Tac Toe这样的经典游戏,然后开始学习更加高级的游戏的开发,例如基于文本的Sonar Treasure Hunt游戏以及带有音效和动画的Dodger游戏。在此过程中, 我们还会学习关键的编程和数学概念,这些将使得你的游戏开发技能达到更高的层级。 通过本书,你将学习: 使用组合循环、变量和流程控制语句; 选择合适的数据结构来完成任务,例如列表、字典和元组; 使用pygame模块,为游戏添加图形和动画; 处理键盘和鼠标输入; 编写简单的人工智能程序,从而能够和计算机玩游戏; 使用加密技术把文本信息转换为密码; 调试程序并找出常见错误。 随着你编写每一个游戏,你将打下牢固的Python编程基础,并且能够更好地理解计算机科学的基础知识。
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