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Python机器学习技术:模型关系管理丁亚军电子工业出版社9787121448430
《Python机器学习技术：模型关系管理》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。 《Python机器学习技术：模型关系管理》的核心框架： l 特征工程技术 l 机器学习算法 l 弱集成学习：决策树集成 l 强集成学习：“特征工程+机器学习”集成 l 混合专家（或深度学习）：“神经网络+神经网络”集成 《Python机器学习技术：模型关系管理》的特色卖点： l 以小数据为启程，重点阐述大数据技术的原理与流程 l 应用常用依赖包，编写简洁代码，实现数据分析 l 以集成学习为核心知识点，展开对相关知识的讨论 l 借助描述性案例讲解模型配置，借助项目案例讲解数据挖掘流程 l 以描述性挖掘、归因性探索、预测性应用并
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《Python机器学习与量化投资》采用生动活泼的语言，从入门者的角度，讲解了Python语言和sklearn模块库内置的各种经典机器学习算法；介绍了股市外汇、比特币等实盘交易数据在金融量化方面的具体分析与应用，包括对未来股票价格的预测、大盘指数趋势分析等。简单风趣的实际案例让广大读者能够快速掌握机器学习在量化分析方面的编程，为进一步学习金融科技奠定扎实的基础。
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上海交通大学特别研究员、阿里巴巴、百度算法专家、优酷首席科学家、谷歌机器学习开发者专家力荐教材 透彻地理解机器学习算法，从数学层面搞懂这些核心算法原理的逻辑，具备推导和证明算法的能力 在解决人工智能工程实践的问题中，能够用数学知识进行分析和建模 精准覆盖人工智能领域中机器学习、深度学习、强化学习相关的数学知识 从机器学习应用的角度讲授数学，让数学在机器学习中的应用无缝衔接 涵盖概率论、信息论、**化方法等机器学习中的目标函数构造、模型优化以及各种机器学习算法的核心知识 囊括了微积分和线性代数等基本数学知识
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本书通过机器学习与可视化组件相结合的方式，系统介绍机器学习与可视化分析相关技术，并通过实战项目讲解机器学习中最常用的数据挖掘相关知识，例如聚类、线性回归、逻辑回归以及决策树算法。特别是为了满足部分读者的需求，本书还详细介绍了深度学习的两个基础算法——文本分类与图像识别算法。
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Python机器学习入门 人民邮电出版社 新华书店正版，关注店铺成为会员可享店铺专属优惠，团购客户请咨询在线客服！
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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"l内容系统全面：全面介绍机器学习的经典和主流算法。l原理浅显易懂：循序渐进阐述各类机器学习算法原理。l原理实践结合：每种机器学习模型配套对应实践案例。l算法代码实现：使用Python 3.6.x实现书中所有算法。"
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