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图书介绍


Python机器学习锦囊妙计

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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: 陈健文
出版日期 出版日期:2019/09/27
语言 语言:繁体中文



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发表于2022-10-05

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图书描述

涵盖预处理到深度学习的实务处方

  “Chris巧妙地运用技术处方式的书籍特质,不仅让经验丰富的专业人士有可以参考的材料,对初学者而言,本书也是易于了解学习的浓缩入门课程。无论是要作为应征资料科学家时,准备面试的复习材料,亦或是书案前的简洁、完整参考资料,本书都是极具参考价值的资源。” -Justin Bozonier/Grubhub主任资料科学家

  这本实务指南提供近200个完整的处方,协助您克服日常工作上可能会遭遇到的机器学习障碍。若您已能自如运用Python与包括pandas与scikit-learn在内的程式库,就可处理如资料载入、处理文字或数值资料、模型选择、降维与其他的许多问题。

  每一个处方中都有您可以复制进玩具资料集中的程式码,供您实际操作使用。以之为起点,您可以在其中加入、组合或调整这些程式码,以架构出应用程式。处方中也会有讨论的部份,说明解方的运作情形并提供相关的背景知识。这本锦囊妙计将透过提供必要零件的方式,让您在理论与概念上,建构出有效的机器学习应用。

  您可以在本书中找到处理下列主题的处方:
  。向量、矩阵与阵列
  。处理数值与分类资料、文字、影像与日期时间
  。透过特征提取或特征选取方法进行降维
  。模型评估与选择
  。线性与逻辑回归、树与林以及k最近邻
  。支持向量机(SVM)、朴素贝氏分类、分群与类神经网路
  。储存与载入完训模型
 

著者信息

作者简介

Chris Albon


  Chris Albon 是肯亚新创公司BRCK的首席资料科学家。他创办了New Knowledge这家AI公司,以及Partially Derivative播客。Chris在统计学习、人工智慧与软体工程领域中已累积了超过十年的工作经验。
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图书目录

第一章 向量、矩阵与阵列
第二章 载入数据
第三章 资料整理
第四章 处理数值资料
第五章 处理类型资料
第六章 处理文本
第七章 处理日期时间
第八章 处理影像
第九章 运用特征提取降维
第十章 运用特征选取降维
第十一章 模型评估
第十二章 模型选取
第十三章 线性回归
第十四章 树与林
第十五章 K 最近邻
第十六章 逻辑回归
第十七章 支持向量机
第十八章 朴素贝氏分类
第十九章 分群
第二十章 类神经网路
第二十一章 储存与载入完训模型

图书序言

图书试读


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