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  • [正版]图解机器学习算法 (日)秋庭伸也,(日)杉山阿圣,(日)寺田学 著 郑明智 译 程序设计(新)专业科技 书店图书
  • 新华书店正版 人工智能
    • 作者: 秋庭伸也,杉山阿圣,寺田学著
    • 出版社: 人民邮电出版社
    • 出版时间:2021-05
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    • 作者: 秋庭伸也,杉山阿圣,寺田学著
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 出版时间:2021-05
    • ISBN:9783702124058
    • 版权提供:人民邮电出版社

             店铺公告

      为保障消费者合理购买需求及公平交易机会,避免因非生活消费目的的购买货囤积商品,抬价转售等违法行为发生,店铺有权对异常订单不发货且不进行赔付。异常订单:包括但不限于相同用户ID批量下单,同一用户(指不同用户ID,存在相同/临近/虚构收货地址,或相同联系号码,收件人,同账户付款人等情形的)批量下单(一次性大于5本),以及其他非消费目的的交易订单。

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    图解机器学习算法
    (日)秋庭伸也,(日)杉山阿圣,(日)寺田学 著 郑明智 译
    定  价:79.8
    出 版 社:人民邮电出版社
    页  数:192
    出版日期:2021年06月01日
    装  帧:平装
    ISBN:9787115563569
    152张图表,轻松掌握17种常用算法!没有复杂公式,零基础也可轻松读懂!1.全面 网罗有监督学习和无监督学习的17种算法,涉及回归、分类、降维、聚类等问题。2.直观 全彩图解,让原本抽象复杂的算法变得一目了然,方便读者快速了解各算法的特征,学会如何选择恰当的算法。3.易懂 几乎没有数学公式和统计术语,零基础也可轻松读懂。4.实现 各算法均用Python代码实现,基于Python 3.7版本,读者可 配套代码资源,边试边学。
    第1章 机器学习基础
    1.1 机器学习概要
    什么是机器学习
    机器学习的种类
    机器学习的应用
    1.2 机器学习的步骤
    数据的重要性
    有监督学习(分类)的例子
    无监督学习(聚类)的例子
    可视化
    图形的种类和画法:使用Matplotlib显示图形的方法
    使用pandas理解和处理数据
    本章小结
    第2章 有监督学习
    2.1 算法1:线性回归
    概述
    算法说明
    详细说明
    2.2 算法2:正则化
    概述
    算法说明
    详细说明
    2.3 算法3:逻辑回归
    概述
    算法说明
    详细说明
    2.4 算法4:支持向量机
    概述
    算法说明
    详细说明
    2.5 算法5:支持向量机(核方法)
    概述
    算法说明
    详细说明
    2.6 算法6:朴素贝叶斯
    概述
    算法说明
    详细说明
    2.7 算法7:随机森林
    概述
    算法说明
    详细说明
    2.8 算法8:神经网络
    概述
    算法说明
    详细说明
    2.9 算法9:KNN
    概述
    算法说明
    详细说明
    第3章 无监督学习
    3.1 算法10:PCA
    概述
    算法说明
    详细说明
    3.2 算法11:LSA
    概述
    算法说明
    详细说明
    3.3 算法12:NMF
    概述
    算法说明
    详细说明
    3.4 算法13:LDA
    概述
    算法说明
    详细说明
    3.5 算法14:k-means算法
    概述
    算法说明
    详细说明
    3.6 算法15:混合高斯分布
    概述
    算法说明
    详细说明
    3.7 算法16:LLE
    概述
    算法说明
    详细说明
    3.8 算法17:t-SNE
    概述
    算法说明
    详细说明
    第4章 评估方法和各种数据的处理
    4.1 评估方法
    有监督学习的评估
    分类问题的评估方法
    回归问题的评估方法
    均方误差和决定系数指标的不同
    与其他算法进行比较
    超参数的设置
    模型的过拟合
    防止过拟合的方法
    将数据分为训练数据和验证数据
    交叉验证
    搜索超参数
    4.2 文本数据的转换处理
    基于单词出现次数的转换
    基于tf-idf的转换
    应用于机器学习模型
    4.3 图像数据的转换处理
    直接将像素信息作为数值使用
    将转换后的向量数据作为输入来应用机器学习模型
    第5章 环境搭建
    5.1 Python 3的安装
    Windows
    macOS
    Linu
    使用Anaconda在Windows上安装
    5.2 虚拟环境
    通过官方安装程序安装Python的情况
    通过Anaconda安装Python的情况
    5.3 三方包的安装
    什么是三方包
    安装三方包的方法
    参考文献
    本书基于丰富的图示,详细介绍了有监督学习和无监督学习的17种算法,包括线性回归、正则化、逻辑回归、支持向量机、核方法、朴素贝叶斯、随机森林、神经网络、KNN、PCA、LSA、NMF、LDA、k-means算法、混合高斯分布、LLE和t-SNE。书中针对各算法均用Python代码进行了实现,读者可一边运行代码一边阅读,从而加深对算法的理解。
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