Python機器學習錦囊妙計 pdf epub mobi txt 電子書下載 2024

圖書介紹

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作者

出版者齣版社：歐萊禮訂閱齣版社新書快訊新功能介紹

翻譯者譯者：陳健文

出版日期齣版日期：2019/09/27

語言語言：繁體中文

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發表於2024-12-22

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圖書描述

涵蓋預處理到深度學習的實務處方

　　“Chris巧妙地運用技術處方式的書籍特質，不僅讓經驗豐富的專業人士有可以參考的材料，對初學者而言，本書也是易於瞭解學習的濃縮入門課程。無論是要作為應徵資料科學傢時，準備麵試的復習材料，亦或是書案前的簡潔、完整參考資料，本書都是極具參考價值的資源。” -Justin Bozonier／Grubhub主任資料科學傢

　　這本實務指南提供近200個完整的處方，協助您剋服日常工作上可能會遭遇到的機器學習障礙。若您已能自如運用Python與包括pandas與scikit-learn在內的程式庫，就可處理如資料載入、處理文字或數值資料、模型選擇、降維與其他的許多問題。

　　每一個處方中都有您可以復製進玩具資料集中的程式碼，供您實際操作使用。以之為起點，您可以在其中加入、組閤或調整這些程式碼，以架構齣應用程式。處方中也會有討論的部份，說明解方的運作情形並提供相關的背景知識。這本錦囊妙計將透過提供必要零件的方式，讓您在理論與概念上，建構齣有效的機器學習應用。

　　您可以在本書中找到處理下列主題的處方：
　　。嚮量、矩陣與陣列
　　。處理數值與分類資料、文字、影像與日期時間
　　。透過特徵提取或特徵選取方法進行降維
　　。模型評估與選擇
　　。綫性與邏輯迴歸、樹與林以及k最近鄰
　　。支持嚮量機(SVM)、樸素貝氏分類、分群與類神經網路
　　。儲存與載入完訓模型

著者信息

作者簡介

Chris Albon

　　Chris Albon 是肯亞新創公司BRCK的首席資料科學傢。他創辦瞭New Knowledge這傢AI公司，以及Partially Derivative播客。Chris在統計學習、人工智慧與軟體工程領域中已纍積瞭超過十年的工作經驗。

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圖書目錄

第一章嚮量、矩陣與陣列
第二章載入數據
第三章資料整理
第四章處理數值資料
第五章處理類型資料
第六章處理文本
第七章處理日期時間
第八章處理影像
第九章運用特徵提取降維
第十章運用特徵選取降維
第十一章模型評估
第十二章模型選取
第十三章綫性迴歸
第十四章樹與林
第十五章 K 最近鄰
第十六章邏輯迴歸
第十七章支持嚮量機
第十八章樸素貝氏分類
第十九章分群
第二十章類神經網路
第二十一章儲存與載入完訓模型