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机器学习入门 [美]Oliver Theobald(奥利弗• 西奥博尔德)) 刘翔宇 机器学习 普及
¥ ×1
| 商品名称: | 开本: | 32开 | |
| 作者: | [美]Oliver Theobald(奥利弗· 西奥博尔德))著刘翔宇 | 定价: | 39.00 |
| ISBN号: | 9787111662242 | 出版时间: | 2020-11-24 |
| 出版社: | 机械工业出版社 | 印刷时间: | 2020-11-10 |
| 版次: | 1 | 印次: | 1 |
译者序
前言
章什么是机器学习
第2章机器学习种类
21监督学习
22非监督学习
23强化学习
第3章机器学习工具箱
31数据
32基础设施
33算法
34可视化
35工具箱
36大数据
37基础设施
38算法
第4章数据清洗
41特征选择
42行压缩
43Onehot编码
44分箱
45缺失值
第5章设置数据
51交叉验证
52需要多少数据
第6章回归分析
61计算示例
62逻辑回归
63支持向量机
第7章聚类
71k近邻
72k均值聚类
73设置k值
第8章偏差和方差
第9章人工神经网络
91概述
92构建神经网络
0章决策树
101构建决策树
102随机森林
103Boosting
1章集成建模
2章开发环境
121导库
122导入数据集并预览
123查找行
124打印列名
3章使用Python构建模型
131导库
132导入数据集
133清洗数据集
134清洗过程
135分割数据
136选择算法并配置超参数
137评估结果
4章模型优化
141模型优化代码
142网格搜索模型代码
5章模型测试
6章其他资源
161机器学习
162人工智能的未来
163编程
164系统
165深度学习
166未来生涯
7章数据集下载
171世界幸福报告数据集
172酒店评论数据集
173精酿啤酒数据集
参考文献
本书是一本机器学习入门的***图书,书中没有让人头晕眼花的公式推导,而是通过一些易于理解的类比、案例以及图片,以通俗易懂的方式讲解了机器学习中的一些名词和常见算法,使初学者能够很容易地掌握机器学习的相关概念工具、数据处理、回归与分析、建模与优化等内容。书中还介绍了使用代码构建一个机器学习模型,将读者带入实践环节。
本书非常适合没有任何基础的人工智能爱好者学习使用;对于对机器学习领域还不是很了解的读者来说,本书也是一本非常好的入门书籍。
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