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非常适合无Python基础的读者使用。力求以直观的案例辅助读者理解,并以图表形式展示代码和运行结果,配合习题巩固读者对知识点的掌握。在机器学习算法方面并未从理论角度详细阐述其数学原理,而是试图以尽可能少的数学知识解释算法的核心思想。
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本书提供了使用Python开发机器学习应用程序的基本原理。主要内容包括:机器学习概念及其应用;数据预处理、降维;各种线性模型、集成学习方法、随机森林、提升方法;自然语言处理、深度学习等。本书跟进了机器学习的最新研究成果,比如近几年提出的著名算法XGBoost和CatBoost,以及SHAP值。这些方法是机器学习领域中新颖且先进的模型。 本书目的是向读者介绍从业人员采用的解决机器学习问题的主要现代算法,跟踪机器学习领域研究前沿,并为初学者提供使用机器学习的方法。本书覆盖面广,对所有希望在数据科学和分析任务中使用机器学习的人来说,本书既是一本很好的学习资料,同时也是一本实战教程,其中介绍了多种统计模型,并提供了大量的相应代码,以将这些概念一致地应用于实际问题。
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本书介绍了如何利用Python 3开发网络爬虫,书中首先介绍了环境配置和基础知识,然后讨论了urllib、requests、正则表达式、Beautiful Soup、XPath、pyquery、数据存储、Ajax数据爬取等内容,接着通过多个案例介绍了不同场景下如何实现数据爬取,最后介绍了pyspider框架、Scrapy框架和分布式爬虫。适合从事计算机、电子信息、自动化、人工智能专业学习的大学生作为教材,并适合从事机器学习的工程师参考阅读。
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1.这是一本Python编程与机器学习的入门书,基于Python 3;2.本书分为上下两篇,上篇主要讲 Python 编程的基础知识,下篇主要基于图像识别的机器学习技术介绍了人工智能的知识和概念;3.本书从人工智能入门的主题切入,用Python编程入门人工智能,针对性强也更加实用;4.从文字处理到图像识别,动手编程实现图像特征检测、人脸识别、手写数字识别等应用;5.全彩印刷。
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