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  • 机器学习入门:Python语言实现
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    • 作者: [美]奥斯瓦尔德·坎佩萨托(Oswald Campesato)著 | | 赵国光 白领 译译
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2021-11-01 00:00:00
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    • 作者: [美]奥斯瓦尔德·坎佩萨托(Oswald Campesato)著| 赵国光 白领 译译
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2021-11-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2021-11-01
    • 字数:170
    • 页数:244
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787111695240
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:机械工业出版社

    机器学习入门:Python语言实现

    作  者:[美]奥斯瓦尔德·坎佩萨托(Oswald Campesato) 著 赵国光 白领 译 译
    定  价:89
    出 版 社:机械工业出版社
    出版日期:2021年11月01日
    页  数:244
    装  帧:平装
    ISBN:9787111695240
    主编推荐

    本书旨在为读者提供与机器学习有关Python3的基本编程概念。前4章快速介绍了Python 3、NumPy和Pandas。第5章介绍了机器学习的基本概念。第6章主要介绍机器学习分类器,例如逻辑回归、kNN、决策树、随机森林和SVM。第7章介绍了自然语言处理和强化学习。本书还提供了基于Keras的代码示例作为理论讨论的补充。此外还为正则表达式、Keras和TensorFlow 2提供了单独的附录。

    内容简介

    本书旨在为读者提供与机器学习有关Python3的基本编程概念。前4章快速介绍了Python 3、NumPy和Pandas。第5章介绍了机器学习的基本概念。第6章主要介绍机器学习分类器,例如逻辑回归、kNN、决策树、随机森林和SVM。第7章介绍了自然语言处理和强化学习。本书还提供了基于Keras的代码示例作为理论讨论的补充。此外还为正则表达式、Keras和TensorFlow 2提供了单独的附录。

    作者简介

    奥斯瓦尔德·坎佩萨托(Oswald Campesato)专门研究深度学习、Java、Android和TensorFlow。他是25本书的作者/合著者,其中包括TensorFlow Pocket Primer、Artifi Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning和Python Pocket Primer。

    精彩内容

    目录
    译者序前言章  Python 3简介11.1  Python相关工具与安装11.1.1  Python相关工具11.1.2  安装Python31.1.3  设置PATH环境变量(仅Windows)31.2  Python编程基础31.2.1  Python交互式解释器31.2.2  Python基础语法41.2.3  以模块形式保存代码61.2.4  Python中的一些标准模块71.2.5  help(?)和dir(?)函数71.2.6  编译时和运行时的代码检查81.3  Python中的简单数据类型91.3.1  数字91.3.2  字符串121.3.3  处理日期191.4  Python中的异常处理211.4.1  处理用户输入221.4.2  命令行参数241.5  小结25第2章  条件逻辑、循环和函数262.1  Python中的条件逻辑262.1.1  Python的保留关键字272.1.2  Python运算符的优先级282.1.3  比较运算符和布尔运算符282.2  Python中的变量和参数292.2.1  局部变量和全局变量292.2.2  变量的作用域292.2.3  引用传递和值传递312.2.4  实参和形参312.3  在Python中使用循环322.3.1  Python中的for循环322.3.2  Python中的while循环392.4  Python中的用户自定义函数412.4.1  在函数中设定默认值422.4.2  具有可变参数的函数422.4.3  lambda表达式432.5  递归442.5.1  计算阶乘值442.5.2  计算斐波那契数452.5.3  计算两个数的优选公约数452.5.4  计算两个数的最小公倍数462.6  小结47第3章  Python数据类型483.1  列表483.1.1  列表和基本操作483.1.2  列表中的表达式533.1.3  连接字符串列表533.1.4  Python中的range(?)函数543.1.5  数组和append(?)函数553.1.6  使用列表和split(?)函数563.1.7  对列表中的单词计数563.1.8  遍历成对的列表573.1.9  其他与列表相关的函数573.1.10  栈和队列593.1.11  使用向量603.1.12  使用矩阵613.1.13  使用NumPy库处理矩阵613.2  元组(不可变列表)623.3  集合633.4  字典643.4.1  创建字典及字典中的基本操作653.4.2  字典的相关函数和方法673.4.3  字典的格式673.4.4  有序字典673.5  Python中的其他数据类型683.5.1  Python中的其他序列类型683.5.2  Python中的可变类型和不可变类型693.5.3  type(?)函数703.6  小结70第4章  NumPy和Pandas介绍714.1  NumPy714.1.1  NumPy简介714.1.2  NumPy数组724.1.3  使用NumPy数组的示例734.2  子范围774.2.1  使用向量的“-1”子范围774.2.2  使用数组的“-1”子范围774.3  NumPy中其他有用的方法784.3.1  数组和向量操作794.3.2  NumPy和点积794.3.3  NumPy和向量的“范数”804.3.4  NumPy和向量的乘积814.3.5  NumPy和reshape(?)方法824.3.6  计算均值和标准差834.4  Pandas844.5  Pandas DataFrame的各种操作894.5.1  合并Pandas DataFrame894.5.2  使用Pandas DataFrame进行数据操作904.5.3  Pandas DataFrame和CSV文件934.5.4  Pandas DataFrame和Excel电子表格954.5.5  选择、添加和删除DataFrame中的列964.5.6  Pandas DataFrame和散点图974.5.7  Pandas DataFrame和简单统计984.5.8  Pandas中简单有用的命令984.6  小结100第5章  机器学习1015.1  什么是机器学习1015.1.1  机器学习算法的类型1035.1.2  特征工程、特征选择和特征提取1055.1.3  降维1065.2  使用数据集1075.2.1  训练数据与测试数据1085.2.2  什么是交叉验证1085.2.3  正则化1085.2.4  偏差-方差的权衡1095.2.5  模型性能的衡量指标1095.3  线性回归1115.3.1  线性回归与曲线拟合1125.3.2  何时的解是准确值1125.3.3  什么是多元分析1125.3.4  其他类型的回归1135.3.5  平面中对直线的处理(选读)1135.4  求解线性回归问题的示例1165.4.1  使用NumPy和Matplotlib绘制散点图1165.4.2  MSE1195.4.3  Keras的线性回归1235.5  小结126第6章  机器学习中的分类器1276.1  分类器1276.1.1  什么是分类1276.1.2  线性分类器1296.1.3  kNN1296.1.4  决策树1306.1.5  随机森林1336.1.6  支持向量机1346.1.7  贝叶斯分类器1346.1.8  训练分类器1366.1.9  评估分类器1376.2  激活函数1376.2.1  什么是激活函数1376.2.2  常见的激活函数1396.2.3  ReLU和ELU激活函数1406.2.4  sigmoid、softmax和tanh的相似之处1416.2.5  sigmoid、softmax和hardmax的区

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