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发表于2024-12-25
机器学习系统设计:python语言实现 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2024
本书介绍了机器学习系统设计的整个过程,以及相关的Python库,并在各个知识环节中都给出了Python示例,为设计高效机器学习系统提供详实指南。
本书共9章,第1章介绍机器学习的设计原理和相关模型;第2章讲解Python中众多针对机器学习任务的程序包;第3章涵盖大数据、数据属性、数据源、数据处理和分析等主题,介绍基本的数据类型、结构和属性;第4章探索最常见的机器学习模型,即逻辑模型、树状模型和规则模型;第5章研究机器学习最常用的技术,创建线性回归和Logistic回归的假设语句;第6章介绍人工神经网络算法;第7章讨论特征的不同类型,即定量特征、有序特征和分类特征,以及如何结构化和变换特征;第8章介绍主要的集成方法及其在Scikit-learn中的实现;第9章介绍模型选择和参数调优技术,并将这些技术应用于一些案例研究之中。
David Julian 数据分析师、信息系统咨询顾问和培训讲师,目前正致力于Urban Ecological Systems Ltd.和Blue Smart Farms的机器学习项目,该项目旨在发现和预测温室作物虫害。他正在收集标签数据训练集,包括图像和环境数据(温度、空气湿度、土壤湿度、和酸碱度等),将这些数据与对虫害的观察结果(目标变量)进行关联,并用于训练神经网络模型。这个项目的目标是减少对虫害进行直接观察作业的需要,预测虫害的爆发,并进行相应的环境条件控制。
有点东拼西凑的感觉
评分毕设打助攻
评分类似wed课程的讲义,代码有些许错误
评分有点东拼西凑的感觉
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