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| 編輯推薦: |
《Python机器学习》通过数学解释和编程示例描述了机器学习中的概念,每一章的内容都从技术的基本原理和基于真实数据集的工作实例开始,在提出应用算法建议的同时,指出了每种技术的优缺点。 《Python机器学习》提供了大量的Python代码示例。Python已成为主流编程语言之一,它免费且开源,并得到了开放社区的支持,其中包含大量的库供读者直接使用。 此外,Python还具有可扩展性,能够处理海量的数据,特别适用于大数据技术。 《Python机器学习》有如下的显著特点: 1 涵盖机器学习的所有主要领域; 2 讨论主题和图解说明; 3 不同ML方法的比较,解决任何问题; 4 在应用任何ML算法之前处理真实世界噪声数据的方法; 5 每个概念的python代码示例; 6 Jupyter Notebook脚本提供了用于测试和测试算法的数据集。 走进机器学习 了解 Python 特征工程 数据可视化 基本和高级回归技术 分类 无监督学习 文本分析 神经网络和深度学习 推荐系统 时间序列分析
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| 內容簡介: |
《Python机器学习》通过解释数学原理和展示编程示例对机器学习进行了系统、全面的解析。《Python机器学习》共分为12章,内容涵盖了机器学习以及Python语言的基础知识、特征工程的概念与操作技术、数据可视化技术的实现、监督学习及无监督学习算法、文本分析、神经网络和深度学习、推荐系统的构建方法以及预测处理时间序列的方法等。阅读《Python机器学习》能够加深读者对机器学习的认识和理解,从而达到理论与实践相结合、学以致用的目的。 《Python机器学习》适合Python程序员、数据分析人员、对机器学习感兴趣的读者以及机器学习领域的从业人员阅读。
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| 關於作者: |
Abhishek Vijayvargia是一位数据科学家,他活跃在IT技术领域,并解决了与数据科学和机器学习相关的实时问题。他专注于数据分析,涉及的领域包括运输业、政府工程、石油和天然气以及物联网等。 他获得了印度理工学院坎普尔分校的人工智能专业硕士学位,关注方向是分布式机器学习、深度学习、流处理和区块链。他担任各种机器学习课题的导师,并进行其他算法、数据方面的培训。
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