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Python机器学习实践-测试驱动的开发方法 版权信息
- ISBN:9787111581666
- 条形码:9787111581666 ; 978-7-111-58166-6
- 装帧:暂无
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>>
Python机器学习实践-测试驱动的开发方法 本书特色
本书展示了如何在代码中集成和测试机器学习方面的算法。通过书中的图表和重点标记的代码示例,本书着重介绍了Python的NumPy、Pandas、Scikit-Learn和SciPy等数据科学相关类库的测试。
Python机器学习实践-测试驱动的开发方法 内容简介
本书展示了如何在代码中集成和测试机器学习方面的算法。通过书中的图表和重点标记的代码示例,本书着重介绍了Python的NumPy、Pandas、Scikit-Learn和SciPy等数据科学相关类库的测试。
Python机器学习实践-测试驱动的开发方法 目录
目录
前言
第1章
可能近似正确的软件
正确地编写软件
编写正确的软件
本书计划
第2章快速介绍机器学习
什么是机器学习
有监督学习
无监督学习
强化学习
机器学习能完成什么
本书中使用的数学符号
结论
第3章K*近邻算法
如何确定是否想购买一栋房子
房子的价格究竟几何
愉悦回归
什么是邻域
K*近邻算法简介
K先生*近的邻居
距离
维度灾难
如何选择K
给西雅图的房子估价
结论
第4章朴素贝叶斯分类
通过贝叶斯定理来发现欺诈订单
条件概率
概率符号
反向条件概率(又名贝叶斯定理)
朴素贝叶斯分类器
贝叶斯推理之朴素
伪计数
垃圾邮件过滤器
标记化和上下文
结论
第5章决策树和随机森林
蘑菇的细微差别
使用民间定理实现蘑菇分类
找到*佳切换点
修剪树
结论
第6章隐马尔可夫模型
使用状态机来跟踪用户行为
输出/观测隐含状态
使用马尔可夫假设化简
隐马尔可夫模型
评估:前向.后向算法
第7章支持向量机
第8章神经网络
第9章聚类
第10章模型改进与数据提取
第11章将这些方法融合在一起:结论
前言
第1章
可能近似正确的软件
正确地编写软件
编写正确的软件
本书计划
第2章快速介绍机器学习
什么是机器学习
有监督学习
无监督学习
强化学习
机器学习能完成什么
本书中使用的数学符号
结论
第3章K*近邻算法
如何确定是否想购买一栋房子
房子的价格究竟几何
愉悦回归
什么是邻域
K*近邻算法简介
K先生*近的邻居
距离
维度灾难
如何选择K
给西雅图的房子估价
结论
第4章朴素贝叶斯分类
通过贝叶斯定理来发现欺诈订单
条件概率
概率符号
反向条件概率(又名贝叶斯定理)
朴素贝叶斯分类器
贝叶斯推理之朴素
伪计数
垃圾邮件过滤器
标记化和上下文
结论
第5章决策树和随机森林
蘑菇的细微差别
使用民间定理实现蘑菇分类
找到*佳切换点
修剪树
结论
第6章隐马尔可夫模型
使用状态机来跟踪用户行为
输出/观测隐含状态
使用马尔可夫假设化简
隐马尔可夫模型
评估:前向.后向算法
第7章支持向量机
第8章神经网络
第9章聚类
第10章模型改进与数据提取
第11章将这些方法融合在一起:结论
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