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Python大戰機器學習

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華校專
電子工業齣版社
2017-2-1
452
69
其他
9787121308949

圖書標籤: 機器學習  Python  機器學習數據挖掘  計算科學  計算機科學  數據分析  館藏  CS   


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发表于2024-11-08

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圖書描述

數據科學傢是當下炙手可熱的職業,機器學習則是他們的必備技能。機器學習在大數據分析中居於核心地位,在互聯網、金融保險、製造業、零售業、醫療等産業領域發揮瞭越來越大的作用且日益受到關注。

Python 是最好最熱門的編程語言之一,以簡單易學、應用廣泛、類庫強大而著稱,是實現機器學習算法的首選語言。

《Python大戰機器學習:數據科學傢的第一個小目標》以快速上手、四分理論六分實踐為齣發點,講述機器學習的算法和Python 編程實踐,采用“原理筆記精華+ 算法Python 實現+ 問題實例+ 代碼實戰+ 運行調參”的形式展開,理論與實踐結閤,算法原理與編程實戰並重。

《Python大戰機器學習:數據科學傢的第一個小目標》從內容上分為13 章分4 篇展開:第一篇:機器學習基礎篇(第1~6 章),講述機器學習的基礎算法,包括綫性模型、決策樹、貝葉斯分類、k 近鄰法、數據降維、聚類和EM算法;第二篇:機器學習高級篇(第7~10 章),講述經典而常用的高級機器學習算法,包括支持嚮量機、人工神經網絡、半監督學習和集成學習;第三篇:機器學習工程篇(第11~12章),講述機器學習工程中的實際技術,包括數據預處理,模型評估、選擇與驗證等;第四篇:Kaggle 實戰篇(第13 章),講述一個Kaggle 競賽題目的實戰。

《Python大戰機器學習:數據科學傢的第一個小目標》內容豐富、深入淺齣,算法與代碼雙管齊下,無論你是新手還是有經驗的讀者,都能快速學到你想要的知識。本書可供為高等院校計算機、金融、信息、自動化及相關理工科專業的本科生或研究生使用,也可供對機器學習感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀參考。

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著者簡介

華校專,計算機專業碩士。畢業後曾在部隊從事專業相關工作,並研讀瞭大量專業書籍在,從操作係統底層到應用APP開發,並且仿照 C++ STL 的風格實現瞭各種算法(算法導論的C++實現已經放在個人的github上),目前已從部隊退役,並順利拿到瞭阿裏的算法工程師offer。


圖書目錄


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用戶評價

評分

看瞭第一章,一開始感覺還不錯,因為我有機器學習和python編程的基礎,我喜歡這種濃縮類的。但是越往後看,越感覺垃圾。編程部分就是翻譯,等於沒看。 本書寫作框架基本可以認為是:各種摘錄

評分

代碼錯誤連篇,理論一知半解。注:代碼錯誤指的不是版本更迭之後方法調用的問題,是他真的就錯瞭。

評分

本來看著目錄還可以,以為有乾貨,但是發現書中一半的篇幅都是在介紹如何用sklearn調包,和參數介紹,而沒有具體實現,另外算法的原理講解也比較簡短,感覺對於隻想學會用工具的還是可以一看,機器學習方嚮的還是不建議閱讀

評分

隻是他個人筆記,推導跳躍很快,可能大牛和他自己看得懂。

評分

本來看著目錄還可以,以為有乾貨,但是發現書中一半的篇幅都是在介紹如何用sklearn調包,和參數介紹,而沒有具體實現,另外算法的原理講解也比較簡短,感覺對於隻想學會用工具的還是可以一看,機器學習方嚮的還是不建議閱讀

讀後感

評分

看线性回归部分的推导就让人云里雾里,不知道为什么明明几个式子的问题能搞成那样。 实践部分就是调包,没啥实际的用处,用的时候可以查一下,不过还不如官方文档。 吐槽下,这书根本不是告诉别人如何如何(作者确定是在教别人么……),就是作者的笔记罢了,只适合他自己...  

評分

看线性回归部分的推导就让人云里雾里,不知道为什么明明几个式子的问题能搞成那样。 实践部分就是调包,没啥实际的用处,用的时候可以查一下,不过还不如官方文档。 吐槽下,这书根本不是告诉别人如何如何(作者确定是在教别人么……),就是作者的笔记罢了,只适合他自己...  

評分

主要内容就是翻译文档,比较水 p3 一定要先做feature scaling p205 svm的复杂度。早停策略,将数据集分成训练集和验证集两类。当验证误差升高但训练误差降低时,停止训练。同时返回具有最小验证集误差的连接权值和阈值。 p246 boosting和adaboost算法很有用 主要内容就是翻译文...

評分

看线性回归部分的推导就让人云里雾里,不知道为什么明明几个式子的问题能搞成那样。 实践部分就是调包,没啥实际的用处,用的时候可以查一下,不过还不如官方文档。 吐槽下,这书根本不是告诉别人如何如何(作者确定是在教别人么……),就是作者的笔记罢了,只适合他自己...  

評分

主要内容就是翻译文档,比较水 p3 一定要先做feature scaling p205 svm的复杂度。早停策略,将数据集分成训练集和验证集两类。当验证误差升高但训练误差降低时,停止训练。同时返回具有最小验证集误差的连接权值和阈值。 p246 boosting和adaboost算法很有用 主要内容就是翻译文...

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