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Python机器学习算法: 原理、实现与案例 Python 机器学习 线性回归 人工智能 数据分析 数据挖掘
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书名: | Python机器学习算法: 原理、实现与案例 |
出版社: | 清华大学出版社 |
出版日期 | 2019 |
ISBN号: | 9787302536505 |
本书用平实的语言深入浅出地介绍当前热门的机器学习经典算法,包括线性回归、Logistic回归与Softmax回归、决策树(分类与回归)、朴素贝叶斯、支持向量机、K近邻学习、K-Means和人工神经网络,针对每一个算法首先介绍数学模型及原理,然后根据模型和算法描述使用Python编程和Numpy库进行算法实现,最后通过案例让读者进一步体会算法的应用场景以及应用时所需注意的问题。 |
刘硕,硕士,曾就职于知名外企,从事一线开发工作10年,目前主要从事Python开发与教学及机器学习算法的研究工作,在慕课网开设有多门Python课程,深受学员欢迎。 |
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详细阐述数学模型的理论基础和算法原理 |
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第1章 线性回归 1 |
近年来,机器学习技术已经渗透到我们日常生活的各个方面,比如网上购物时的商品推荐、浏览网页时的广告推送、手机拍照后的图像处理、电子邮箱中的垃圾邮件过滤、停车场出入口的车牌识别、各种游戏中的机器人玩家以及汽车厂商正在研发的无人驾驶等,机器学习技术的应用随处可见,并且它的发展极其迅猛,在更多领域令人兴奋(或恐惧)的应用已被研发出来或正在研发中。
刘 硕 |
清华大学出版社官方旗舰店
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