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图书介绍


初探机器学习:使用Python

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著者
出版者 出版社:欧莱礼 订阅出版社新书快讯 新功能介绍
翻译者 译者: 陈仁和
出版日期 出版日期:2017/09/15
语言 语言:繁体中文



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发表于2024-05-12

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图书描述

运用测试驱动开发

  本书能让读者有自信的将机器学习实现于日常应用,而无需具备相关学术背景。这本实用指南向读者呈现如何于程式码中整合并测试机器学习演算法。

  书中以图例搭配文字说明,并提供对应的范例程式。利用Python的NumPy、Pandas、Scikit-Learn与SciPy资料科学函式库实现相关的应用与测试。如果您是对资料科学有兴趣的软体工程师或商务分析师,本书将能提供以下协助:

  ‧透过实务案例及练习验证每个演算法
  ‧于撰写软体程式前,利用测试驱动开发(TDD)编写及执行对应的测试项目
  ‧探索用于改善机器学习模型的资料萃取与特征发展技术
  ‧评估机器学习的风险,例如资料的过度配适与配适不足
  ‧运用K最近邻、类神经网路、分群以及其他相关演算法

著者信息

作者简介

Matthew Kirk


  擅长将Ruby与Python应用于机器学习和资料科学领域的软体顾问及国际讲者,同时也是位作家,目前居住在西雅图。乐于协助软体工程师们将资料科学整合到技术堆叠中。读者可造访作者网站www.matthewkirk.com,获得更多与机器学习相关的学习资源。
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图书目录

第一章 大致接近正确的软体 
第二章 机器学习速览 
第三章 K-最近邻法 
第四章 单纯贝氏分类 
第五章 决策树与随机森林 
第六章 隐马可夫模型 
第七章 支持向量机 
第八章 类神经网路 
第九章 分群 
第十章 资料萃取与模型改善 
第十一章 全书总结
 

图书序言

图书试读

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