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scikit-learn机器学习-常用算法原理及编程实战 版权信息
- ISBN:9787111590248
- 条形码:9787111590248 ; 978-7-111-59024-8
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
scikit-learn机器学习-常用算法原理及编程实战 本书特色
本书通过通俗易懂的语言、丰富的图示和生动的实例,拨开了笼罩在机器学习上方复杂的数学“乌云”,让读者以较低的代价和门槛入门机器学习。
本书共分为11章,介绍了在Python环境下学习scikit-learn机器学习框架的相关知识,涵盖的主要内容有机器学习概述、Python机器学习软件包、机器学习理论基础、k-近邻算法、线性回归算法、逻辑回归算法、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯算法、PCA算法和k-均值算法等。
本书适合有一定编程基础的读者阅读,尤其适合想从事机器学习、人工智能、深度学习及机器人相关技术的程序员和爱好者阅读。另外,相关院校和培训机构也可以将本书作为教材使用。
30秒极速了解本书精华内容:
1. 理论基础
机器学习的应用场景本书通过通俗易懂的语言、丰富的图示和生动的实例,拨开了笼罩在机器学习上方复杂的数学“乌云”,让读者以较低的代价和门槛入门机器学习。
本书共分为11章,介绍了在Python环境下学习scikit-learn机器学习框架的相关知识,涵盖的主要内容有机器学习概述、Python机器学习软件包、机器学习理论基础、k-近邻算法、线性回归算法、逻辑回归算法、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯算法、PCA算法和k-均值算法等。
本书适合有一定编程基础的读者阅读,尤其适合想从事机器学习、人工智能、深度学习及机器人相关技术的程序员和爱好者阅读。另外,相关院校和培训机构也可以将本书作为教材使用。
30秒极速了解本书精华内容:1. 理论基础 机器学习的应用场景
机器学习编程的典型步骤
Python机器学习开发包:numpy、pandas和matplotlib
算法模型性能评估的指标和评估方法 2. 八大常用机器学习算法 k-近邻算法
线性回归算法
逻辑回归算法
决策树
支持向量机
朴素贝叶斯
PCA算法
k-均值算法3. 七大实战演练案例 糖尿病检测
预测房价
乳腺癌检测
泰坦尼克号幸存者预测
文档类别预测
人脸识别
文档自动分类
scikit-learn机器学习-常用算法原理及编程实战 内容简介
阿里云栖社区、百度、蒙牛乳业、神州数码等知名公司的6位技术专家力荐
手写识别程序怎么做?
如何实现人脸识别系统?
如何过滤垃圾邮件?
电子商务网站上猜你喜欢的商品是什么原理?如何实现?
电影网站如何去推荐符合用户喜好的电影?
如何利用机器学习对消费者的特性进行细分,从而更好地服务各细分市场的消费者?
银行如何去检测用户的信用卡可能被盗了?
……
通过阅读本书,你将了解这些复杂问题背后的原理,甚至你都可以自己解决这些问题。
本书对读者的数学基础要求低,让读者可以以较低的门槛入门机器学习
本书涵盖机器学习的应用场景、编程步骤、Python开发包、算法模型性能评估,以及八大常用算法原理和七大实战案例演练
本书通过近100幅图,将晦涩难懂的数学概念生动地描述出来
以scikit-learn为核心,结合numpy、pandas和matplotlib开发包讲解
从数值回归到逻辑回归,从文档分类到人脸识别,都提供了实现代码
阿里云栖社区、百度、蒙牛乳业、神州数码等知名公司的6位技术专家力荐
手写识别程序怎么做?
如何实现人脸识别系统?
如何过滤垃圾邮件?
电子商务网站上猜你喜欢的商品是什么原理?如何实现?
电影网站如何去推荐符合用户喜好的电影?
如何利用机器学习对消费者的特性进行细分,从而更好地服务各细分市场的消费者?
银行如何去检测用户的信用卡可能被盗了?
……
通过阅读本书,你将了解这些复杂问题背后的原理,甚至你都可以自己解决这些问题。
本书对读者的数学基础要求低,让读者可以以较低的门槛入门机器学习
本书涵盖机器学习的应用场景、编程步骤、Python开发包、算法模型性能评估,以及八大常用算法原理和七大实战案例演练
本书通过近100幅图,将晦涩难懂的数学概念生动地描述出来
以scikit-learn为核心,结合numpy、pandas和matplotlib开发包讲解
从数值回归到逻辑回归,从文档分类到人脸识别,都提供了实现代码
用通俗易懂的语言介绍机器学习算法,帮助读者理解每个算法的基本原理
帮助读者使用机器学习算法解决实际的工程应用问题
用大量的图示及实战案例介绍如何解决现实生活中的机器学习问题
scikit-learn机器学习-常用算法原理及编程实战 目录
scikit-learn机器学习-常用算法原理及编程实战 相关资料
机器学习方面的图书已经出版了多本,但要找一本写得通俗易懂,容易入门的却有点难。而本书恰恰就是一本这样的书,非常值得推荐给入门读者阅读。书中介绍了常见的机器学习算法,并给出了多个实例,不但可以让读者理解相关算法的原理,而且还可以在作者的引领下动手实践。 ——阿里云栖社区技术专家 孙言东 当前,人工智能是一个热门话题,这使得驱动其发展的机器学习和深度学习等技术也变得炙手可热。而学习这些技术的门槛不低,有相当难度。可喜的是,本书将这个门槛大大地降低了,读者不会一上来就被一大堆数学公式和推导过程折磨,非常值得一读。 ——百度(中国)有限公司高级研发工程师 刘凡 特征是对现实世界的抽象,算法是对内嵌逻辑的还原,这个过程的量化是机器学习要解决的问题。这虽然是个有趣的领域,但却像哲学遇到数学后的化学反应一样,难以窥其堂奥。你有两种选择,一种是从头做起,先研习数理后看算法,*后再和应用场景建立关联;另一种是由果而因,直接了解不同模型对于不同场景的存在意义,再有针对性地深入探究其背后的数学原理。相信后者事半功倍,但前提是你需要有一个先能抽丝剥茧地梳理线索,而后能通俗易懂地讲故事的好帮手。这就是我看这本书的价值所在,不仅由浅入深,环环相扣,可贵之处更在于经典案例在不同章节中穿插展现,在不同模型下对比分析,前后关联,循循善诱,不仅是一本初学者入门的极佳读物,而且也是业内朋友随身携带的工具好书。 ——蒙牛乳业数据分析总监 陈源 机器学习是近年的技术热点,市场空间非常大,但其学习门槛不低。由于计算机是一门实践学科,没有真正实现运行,则很难理解算法的精髓。而这本书正好满足了这两个特点:用深入浅出的讲解帮助初学者学习理论知识;用大量有益的实例带领读者实践,并检验学习效果。无论是机器学习的入门人员,还是有一定基础的进阶者,均能从本书中有所获益。 ——神州数码云计算有限公司技术总监 戴剑 本书作者给读者贡献了一本通俗易懂的机器学习入门图书。你只需要具备基本的Python编程知识即可阅读本书。读完本书,虽然不能保证你能获得kaggle竞赛奖金,但完全可以保证能让你轻松地参加kaggle竞赛,而且大概率会排在前30%的名次内。如果你是一名程序员,又对机器学习感兴趣,那么本书非常值得你阅读。 ——Polycom资深程序员/IT畅销书作者 刘京华 这是一本有趣的书。L1范数和L2范数作为正则项,为什么对模型参数有不同的影响?熟悉闽南地区中秋博饼规则的读者,有没有好奇博出状元和对堂的概率是多少?连续多次通过骰子赌大小,*终输赢在额度上有什么规律?本书对这些问题的探讨,让我想起了吴军老师的《数学之美》一书。一本技术图书要写得有趣很不容易,但本书做到了,值得各位读者阅读。 ——threedweb.cn创始人/机器学习畅销书作者 郑捷
scikit-learn机器学习-常用算法原理及编程实战 作者简介
黄永昌 2004年毕业于厦门大学自动化系。毕业后一直在夏新电子从事手机系统软件的研发,直至2009年转向Android系统软件开发。熟悉C、Python、Java和JavaScript 等多种开发语言。对数据处理及分析有浓厚的兴趣,于2014年开始学习和研究机器学习及数据挖掘领域的相关知识。2015年加入ABB集团,从事智能家居系统的开发,通过分析服务器及客户端日志数据,为智能家居系统开发智能决策模型。
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