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編輯推薦: |
本书是一本兼具专业性与入门性的人工智能书籍,通过结合Python当前机器学习*流行、*受欢迎的编程语言,辅以大量有趣的生活例子,既能向非专业人员讲解机器学习算法的基本原理与应用,又能帮助专业学习者深入掌握相关算法、Python编程等。
1.结构编排注重算法间的内在逻辑,为读者提供较好阅读体验
本书从初学者的视角,在注重机器学习的主要原理与数学基础之上,以平实通俗的语言,带领读者了解基础的机器学习理论、Python实用技巧。在介绍机器学习算法时按照从回归问题到分类问题,从监督学习到无监督学习的顺序,内容编排注重算法间的内在逻辑,给读者较好地阅读体验。
2.内容深入浅出,以实例引导,方便读者快速入门
本书以生活、工作中常见的例子来解释机器学习中的相关概念、算法原理、运算思维等等,基本做到了每个关键知识点的案例解释,方便读者快速入门。
3.知识涵盖范围广,强调项目实战中的数据科学思维
书内容介绍不仅仅限于机器学习,也不限于Python编程,在进行机器学习实战项目时不仅仅论述算法解决问题过程,还注重算法训练之前的数据处理、数据清洗、算法训练之后的评价、效果比较等。
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內容簡介: |
《大话Python机器学习》从机器学习的基础知识讲起,全面、系统地介绍了机器学习算法的主要脉络与框架,并在每个算法原理、应用等内容基础上,结合Python编程语言深入浅出地介绍了机器学习中的数据处理、特征选择、算法应用等技巧,是一本兼具专业性与入门性的Python机器学习书籍。
《大话Python机器学习》分为13章,主要内容有机器学习入门基础、应用Python实现机器学习前的准备、单变量线性回归算法、线性回归算法进阶、逻辑回归算法、贝叶斯分类算法、基于决策树的分类算法、K近邻算法、支持向量机、人工神经网络、聚类算法、降维技术与关联规则挖掘,在具体介绍时侧重于机器学习原理、思想的理解,注重算法的应用,并辅助以相关的数据案例,方便读者快速入门。*后一章从一个关于房价预测的机器学习项目出发,系统展示了数据处理、特征提取、建模训练等机器学习完整流程,带领读者完成从零基础到入门数据科学家的飞跃。
《大话Python机器学习》条理清晰,内容深入浅出,以生活、工作中常见的例子来解释机器学习中的相关概念、算法原理和运算思维等,特别适合互联网创业者、数据挖掘相关人员、Python程序员、人工智能从业者、数据分析师、计算机专业的学生学习,任何对机器学习、人工智能感兴趣的读者均可选择本书作为入门图书参考学习。
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關於作者: |
张居营,中国财经大学经济学博士、统计学硕士,8年以上的数据挖掘经验与数据分析工作经历,对大数据、可视化和机器学习都有着较深的研究,为学生、科研人员、社会人士等提供上千次的数据资讯服务与解决方案,并做过多次数据分析及机器学习等的入门培训,作为核心人员,参与部门统计数据信息平台的搭建、设计,有深厚的实践积累;以CSDN、知乎、天善智能等社区媒体专栏作者或特邀专家的形式,分享相关文章数十篇,擅长将复杂的数据分析原理、计算机编程语言等用平白、通俗的语言表述出来。
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