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  • 全新正版基于Python的无监督学习9787519849498中国电力
    • 作者: (美)安库·A.帕特|责编:刘炽|译者:孙立超著 | (美)安库·A.帕特|责编:刘炽|译者:孙立超编 | (美)安库·A.帕特|责编:刘炽|译者:孙立超译 | (美)安库·A.帕特|责编:刘炽|译者:孙立超绘
    • 出版社: 中国电力出版社
    • 出版时间:2021-01-01
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    • 作者: (美)安库·A.帕特|责编:刘炽|译者:孙立超著| (美)安库·A.帕特|责编:刘炽|译者:孙立超编| (美)安库·A.帕特|责编:刘炽|译者:孙立超译| (美)安库·A.帕特|责编:刘炽|译者:孙立超绘
    • 出版社:中国电力出版社
    • 出版时间:2021-01-01
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2021-01-01
    • 开本:16开
    • ISBN:9787519849498
    • 版权提供:中国电力出版社
    • 作者:(美)安库·A.帕特|责编:刘炽|译者:孙立超
    • 著:(美)安库·A.帕特|责编:刘炽|译者:孙立超
    • 装帧:暂无
    • 印次:1
    • 定价:98.00
    • ISBN:9787519849498
    • 出版社:中国电力
    • 开本:16开
    • 印刷时间:2021-01-01
    • 语种:暂无
    • 出版时间:2021-01-01
    • 页数:暂无
    • 外部编号:31053004
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    前言
    部 无监督学习基础
    章 机器学生态统中的无监督学习
    机器学习基本术语
    基于规则(Rules-Based)与机器学习
    监督学习与无监督学习
    监督学习的优缺点
    无监督学习的优缺点
    使用无监督学习改进机器学习的解决方案
    了解监督学习算法
    线算法
    基于邻域的算法
    基于树的算法
    支持向量机
    神经网络
    了解无监督学习算法
    降维
    聚类
    特征提取
    无监督深度学习
    使用无监督学习解决序列数据问题
    利用无监督学习的强化学习
    半监督学习
    无监督学习的成功应用
    结论
    第2章 完整机器学习项目
    环境设置
    版本控制:Git
    克隆本书的Git存储库
    科学库:Anaconda发行版Python
    神经网络:TensorFlow和Keras
    梯度提升算法,版本1:XGBoost
    梯度提升算法,版本2:LightGBM
    聚类算法
    交互式计算环境:Jupyter Notebook
    数据概述
    数据准备
    数据采集
    数据研究
    生成特征矩阵和标签数组
    特征工程与特征选择
    数据可视化(Data Visualization)
    模型准备
    分离出训练和测试数据集
    选择成本函数
    创建k折交叉验集
    机器学习模型(部)
    评估指标
    混淆矩阵(Confusion Matrix)
    ……

    售后保障

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