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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
  • 新商品上架
    • 作者: 奥利弗·著
    • 出版社: 机械工业出版社
    • 出版时间:2020-09
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    • 作者: 奥利弗·著
    • 出版社:机械工业出版社
    • 出版时间:2020-09
    • ISBN:9787111662242
    • 版权提供:机械工业出版社
    ......
    基本信息
    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
    21监督学习
    22非监督学习
    23强化学习
    第3章机器学习工具箱
    31数据
    32基础设施
    33算法
    34可视化
    35工具箱
    36大数据
    37基础设施
    38算法
    第4章数据清洗
    41特征选择
    42行压缩
    43Onehot编码
    44分箱
    45缺失值
    第5章设置数据
    51交叉验证
    52需要多少数据
    第6章回归分析
    61计算示例
    62逻辑回归
    63支持向量机
    第7章聚类
    71k近邻
    72k均值聚类
    73设置k值
    第8章偏差和方差
    第9章人工神经网络
    91概述
    92构建神经网络
    0章决策树
    101构建决策树
    102随机森林
    103Boosting
    1章集成建模
    2章开发环境
    121导库
    122导入数据集并预览
    123查找行
    124打印列名
    3章使用Python构建模型
    131导库
    132导入数据集
    133清洗数据集
    134清洗过程
    135分割数据
    136选择算法并配置超参数
    137评估结果
    4章模型优化
    141模型优化代码
    142网格搜索模型代码
    5章模型测试
    6章其他资源
    161机器学习
    162人工智能的未来
    163编程
    164系统
    165深度学习
    166未来生涯
    7章数据集下载
    171世界幸福报告数据集
    172酒店评论数据集
    173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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