《机器学习入门必备奥利弗·西奥博尔德机械工业籍》[83M]百度网盘|pdf下载|亲测有效

机器学习入门必备奥利弗·西奥博尔德机械工业籍 pdf下载

出版社辽宁少年儿童出版社图书专营店

出版年 2020-11

页数 390页

装帧精装

评分 9.1(豆瓣)

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内容简介

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图书基本信息
图书名称	机器学习入门
作者	奥利弗·西奥博尔德
定价	39元
出版社	机械工业出版社
ISBN	9787111662242
出版日期	2020-11-01
字数
页码
版次
装帧	其他
开本	32开
商品重量

内容提要

本书是一本机器学习入门的图书，书中没有让人头晕眼花的公式推导，而是通过一些易于理解的类比、案例以及图片，以通俗易懂的方式讲解了机器学习中的一些名词和常见算法，使初学者能够很容易地掌握机器学习的相关概念工具、数据处理、回归与分析、建模与优化等内容。书中还介绍了使用代码构建一个机器学习模型，将读者带入实践环节。
本书非常适合没有任何基础的人工智能爱好者学习使用；对于对机器学习领域还不是很了解的读者来说，本书也是一本非常好的入门书籍。

译者序

前言

章什么是机器学习

第2章机器学习种类

21监督学习

22非监督学习

23强化学习

第3章机器学习工具箱

31数据

32基础设施

33算法

34可视化

35高级工具箱

36大数据

37高级基础设施

38高级算法

第4章数据清洗

41特征选择

42行压缩

43Onehot编码

44分箱

45缺失值

第5章设置数据

51交叉验证

52需要多少数据

第6章回归分析

61计算示例

62逻辑回归

63支持向量机

第7章聚类

71k近邻

72k均值聚类

73设置k值

第8章偏差和方差

第9章人工神经网络

91概述

92构建神经网络

0章决策树

101构建决策树

102森林

103Boosting

1章集成建模

2章开发环境

121导库

122导入数据集并预览

123查找行

124打印列名

3章使用Python构建模型

131导库

132导入数据集

133清洗数据集

134清洗过程

135分割数据

136选择算法并配置超参数

137评估结果

4章模型优化

141模型优化代码

142网格搜索模型代码

5章模型测试

6章其他资源

161机器学习

162人工智能的未来

163编程

164推荐系统

165深度学习

166未来生涯

7章数据集下载

171世界幸福报告数据集

172酒店评论数据集

173精酿啤酒数据集

参考文献

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内容简介

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