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跟我一起學機器學習 (電子書)
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跟我一起學機器學習 (電子書)

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內容簡介

本書系統地闡述機器學習中常見的幾類模型,包括模型的思想、原理及實現細節等。同時,本書還結合了當前熱門的機器學習框架Sklearn,對書中所涉及的模型進行用法上詳細講解。 全書共10章,第1章介紹機器學習開發環境的配置;第2章講解線性回歸模型的基本原理、回歸模型中常見的幾種評價指標,以及用於有監督模型訓練的梯度下降演算法;第3章介紹邏輯回歸模型的基本原理和分類模型中常見的幾種評價指標;第4章介紹模型的改善與泛化,包括特徵標準化、如何避免過擬合及如何進行模型選擇等;第5章講解K最近鄰分類演算法的基本原理及kd樹的構造與搜索;第6章介紹樸素貝葉斯演算法的基本原理;第7章介紹幾種常見的文本特徵提取方法,包括詞袋模型和TF-IDF等;第8章講解決策樹的基本原理,包括幾種經典的決策樹生成演算法和集成模型;第9章介紹支持向量機的基本原理與求解過程;第10章介紹幾種經典的聚類演算法及相應的評價指標計算方法。 本書包含大量的代碼示例及實際案例介紹,不僅可以作為電腦相關專業學生入門機器學習的讀物,同時也適用於非電腦專業及培訓機構的參考學習書籍。
 

詳細資料

  • ISBN:9787302592846
  • 規格:普通級
  • 出版地:中國
  • 檔案格式:EPUB流動版型
  • 建議閱讀裝置:手機、平板
  • TTS語音朗讀功能:無
  • 檔案大小:48.9MB

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