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醉染图书Scikit-Learn机器学技术与实践9787302599487
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章人工智能与Scikit-Learn简介11.1人工智能技术的兴起21.1.1人工智能介绍21.1.2人工智能的研究领域21.1.3和人工智能相关的几个重要概念31.1.4人工智能的两个重要发展阶段41.2机器学习和深度学习41.2.1机器学习51.2.2深度学习51..机器学习和深度学习的区别61.3 初步认识Scikit-Learn71.3.1Scikit-Learn介绍71.3.2使用pip安装Scikit-Learn71.3.3使用Anaconda安装Scikit-Learn81.3.4解决速度过慢的问题91.4准备开发工具10第2章加载数据集112.1标准数据集API122.1.1波士顿房价数据集(适用于回归任务)122.1.2威斯康星州乳腺癌数据集(适用于分类问题)132.1.3糖尿病数据集(适用于回归任务)132.1.4手写数字数据集(适用于分类任务)142.1.5Fisher的鸢尾花数据集(适用于分类问题)152.1.6红酒数据集(适用于分类问题)152.2自定义数据集162.2.1生成聚类数据162.2.2生成同心圆样本点172..生成模拟分类数据集182.2.4生成太极型非凸集样本点19第3章监督学习213.1广义线模型2.1.1普通小二乘法2.1.2岭回归243.1.3Lasso回归253.2线判分析和二次判别分析273.2.1使用线判分析来降维283.2.2LDA和DA分类器的数学公式303..收缩03.3内核岭回归3.4支持向量机333.4.1分类343.4.回归.4.3密度估计和异常检测383.5随机梯度下降393.5.1分类403.5.2回归4.5.3稀疏数据的随机梯度下降42第4章无监督学习494.1高斯混合模型504.1.1高斯混合504.1.2变分贝叶斯高斯混合534.2流形学习554.3聚类574.3.1KMeans算法574.3.2MiniBatchKMeans算法604.4双聚类624.4.1谱聚类算法634.4.2光谱联合聚类算法66第5章模型选择和评估695.1交叉验
谭贞军,哈尔滨工业大学计算机硕士,平常喜爱Android应用开发和底层开发,在谷歌市场已经发布多款经典应用程序。热衷于人工智能、机器学习、Android开发和物联网开发,对AI项目的架构设计和实现原理有深刻的认识和理解,应用开发经验也十分丰富。另外还十分精通Python、C、C、Java、C#开发语言,熟悉软件规划、项目架构和项目推广。近年来随着AI和大数据业务的兴起,深入研究了人工智能开发应用,并且基于Python的AI研发一直是擅长的领域。
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