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2018-10-02
从Scratch学习Python机器学习

版次 第1版
国际标准书号 B07GMVP3WP
发表于 2018年10月1日
页数 132页
作者 乔纳森亚当
Python-Machine-Learning-from-Scratch_01.png
您是否正在考虑使用Python了解有关机器学习的更多信息?(对于初学者)
本书将以直观的方式解释常用术语和算法。作者采用了渐进的方法,从而缓慢开始并提高解决方案的复杂性。

来自AI Sciences Publisher  
我们的书籍可能是初学者最好的书籍; 对于任何想要从头开始学习人工智能和数据科学的人来说,这是一个循序渐进的指南。它将帮助您准备一个坚实的基础并学习任何其他高级课程。
为了充分利用所涵盖的概念,建议读者采用实践方法,以便更好地进行心理表征。

分步指南和视觉插图和示例
本书和随附的示例,您将非常适合解决使用机器学习激发您兴趣的问题。
本书不是强硬的数学公式,而是包含几个图表和图像,详细介绍了所有重要的机器学习概念及其应用。

目标用户
本书专为各种目标受众设计。最合适的用户包括:
任何对算法如何达到预测但对该领域没有先前知识感兴趣的人。
软件开发人员和工程师具有强大的编程背景,但正在寻求进入机器学习领域。
经验丰富的人工智能和机器学习领域的专业人士,他们希望鸟瞰当前的技术和方法。

Python-Machine-Learning-from-Scratch.pdf
大小:(2.31 MB)

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2018-10-2 05:47:03
目录
作者简介
从AI科学出版社
前言
介绍
你需要知道的统计信息和Python
Python是初学者友好:
Python中实现快速原型:
Python有真棒科学图书馆:
研究领域探索
机器学习
什么是机器学习
监督学习算法
无监督学习算法
半监督学习算法
强化学习算法
过学习和欠拟合
正确性
偏置方差权衡
特征提取与选择
为什么机器学习是热门
Python编程语言的概述
Python编程语言
常见的Python语法
Python数据结构
Python的科学计算
回归
标签简介和FeaturesFeatures
回归例:预测波士顿房屋价格
步骤来进行分析
导入库:
如何预测和预测
分类
多类分类
流行的分类算法
简介k近邻
如何创建和测试K近邻分类
简介支持向量机
如何创建和测试支持向量机(SVM)分类
聚类
介绍聚类
聚类的示例
运行K-均值与Scikit-了解
使用TensorFlow浅谈深学习
深度学习相比其他机器学习方法
深度学习中的应用
Python的深度学习框架
安装TensorFlow
在Windows上安装TensorFlow
在Linux上安装TensorFlow
在MacOS安装TensorFlow
如何创建一个神经网络模型
如何使用TensorFlow神经网络运行
如何让我们的数据
如何训练和测试数据
真实数据案例研究
银行客户流失建模
情感分析
结论
来源和参考
软件,图书馆,和编程语言
数据集
在线书籍,教程,和其他参考
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thank you
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幸运符 发表于 2018-10-2 05:22
从Scratch学习Python机器学习

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支持一下!
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2018-10-2 07:26:01
thank you for sharing
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