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  • [M]机器学习基础与实战-9787121447945
  • 本书获得了众多专家的推荐或权威评价,许多业内人士和读者纷纷表示它是一部不可错过的佳作。
    • 作者: 无著 | 陈鑫编
    • 出版社: 电子工业出版社
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    • 作者: 无著| 陈鑫编
    • 出版社:电子工业出版社
    • 页数:304页
    • ISBN:9787121447945
    • 版权提供:电子工业出版社
    全书共10章,第1章介绍了机器学习算法的基本概念、分类及本书开发环境的搭建。第2章介绍了机器学习算法中经常用到的NumPy相关知识及绘图工具包Matplotlib。从第3章开始介绍机器学习算法,第3章介绍了最简单也是最常用的线性回归算法。第4章介绍了搜索算法,包括梯度下降算法、随机梯度下降算法、小批量梯度下降算法、牛顿迭代算法及坐标下降算法。第5章介绍了二分类的Logistic回归算法和多元回归算法SoftMax,以及评价分类结果优劣的各种指标。第6章介绍了支持向量机算法及支持向量机的核函数方法。第7章介绍了朴素贝叶斯算法。第8章介绍了决策树优化算法及由多棵决策树构成的随机森林算法等集成学习算法。第9章介绍了聚类算法,包括K均值算法、合并聚类算法、DBSCAN算法等。第10章介绍了降维算法,主要包括主成分分析法和主成分分析的核方法。每章都包含大量的实战案例,既有自行实现的算法,也有直接调用Sklearn工具库实现的算法。本书配备思考与练习,全书所有的示例程序都提供完整的源代码,读者可登录华信教育资源网或GitHub网站免费下载。本书适合作为人工智能、大数据等专业的学生教材,对于人工智能相关培训机构、人工智能爱好者,也有一定的参考价值。

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