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出版社： 清华大学出版社
ISBN：9787302442875
商品编码：11573198275
出版时间：2016-10-01
具体描述
作 者:范淼,李超 编著 定 价:49 出 版 社:清华大学出版社 出版日期:2016年10月01日 页 数:183 装 帧:平装 ISBN:9787302442875 ●第1章简介篇
●1.1机器学习综述
●1.1.1任务
●1.1.2经验
●1.1.3性能
●1.2Python编程库
●1.2.1为什么使?
●1.2.2Python机器学习的优势
●1.2.3NumPy&SciPy
●1.2.4Matplotlib
●1.2.5Scikit-learn
●1.2.6
●1.2.7An
●1.3Python环境配置
●1.3.1Windows系统环境
●1.3.2MacOS系统环境
●1.4Python编程基础
●1.4.1Python基本语法
●1.4.2Python数据类型
●1.4.3Python数据运算
●部分目录
全书共分4章。靠前章简介篇，介绍机器学习概念与Python编程知识；第2章基础篇，讲述如何使用Scikit�瞝earn作为基础机器学习工具；第3章进阶篇，涉及怎样借助不错技术或者模型进一步提升既有机器学习系统的性能；第4章竞赛篇，以Kaggle平台为对象，帮助读者一步步使用本书介绍过的模型和技巧，完成三项具有代表性的竞赛任务。 范淼,李超 编著 范淼，清华大学计算机系人工智能研究所博士，研究方向涉及机器学习与自然语言处理技术。2015年3月受国家留学基金委公派至美国纽约大学计算机系联合培养。攻读博士期间，于所在研究领域内多个重要靠前会议与期刊上发表论文近20篇。先后在Hulu、MSRA（微软亚洲研究院）、百度自然语言处理部、Bosch（博世）北美硅谷研究院等多个公司的研发部门实习，并承担机器学习与自然语言处理相关的研究任务。
李超，工学博士，清华大学副研究员，信息技术研究院Web与软件技术研究中心副主任。中国计算机学会信息存储技术专委会委员、中国计算机学会不错会员、文献影像技术标准化技术委员会（SAC/TC86/SC6）委员、等
●1.1机器学习综述
●1.1.1任务
●1.1.2经验
●1.1.3性能
●1.2Python编程库
●1.2.1为什么使?
●1.2.2Python机器学习的优势
●1.2.3NumPy&SciPy
●1.2.4Matplotlib
●1.2.5Scikit-learn
●1.2.6
●1.2.7An
●1.3Python环境配置
●1.3.1Windows系统环境
●1.3.2MacOS系统环境
●1.4Python编程基础
●1.4.1Python基本语法
●1.4.2Python数据类型
●1.4.3Python数据运算
●部分目录
内容简介
本书面向所有对机器学习与数据挖掘的实践及竞赛感兴趣的读者，从零开始，以Python编程语言为基础，在不涉及大量数学模型与复杂编程知识的前提下，逐步带领读者熟悉并且掌握当下很流行的机器学习、数据挖掘与自然语言处理工具，如Scikit�瞝earn、NLTK、Pandas、gensim、XGBoost、Google Tensorflow等。全书共分4章。靠前章简介篇，介绍机器学习概念与Python编程知识；第2章基础篇，讲述如何使用Scikit�瞝earn作为基础机器学习工具；第3章进阶篇，涉及怎样借助不错技术或者模型进一步提升既有机器学习系统的性能；第4章竞赛篇，以Kaggle平台为对象，帮助读者一步步使用本书介绍过的模型和技巧，完成三项具有代表性的竞赛任务。 范淼,李超 编著 范淼，清华大学计算机系人工智能研究所博士，研究方向涉及机器学习与自然语言处理技术。2015年3月受国家留学基金委公派至美国纽约大学计算机系联合培养。攻读博士期间，于所在研究领域内多个重要靠前会议与期刊上发表论文近20篇。先后在Hulu、MSRA（微软亚洲研究院）、百度自然语言处理部、Bosch（博世）北美硅谷研究院等多个公司的研发部门实习，并承担机器学习与自然语言处理相关的研究任务。
李超，工学博士，清华大学副研究员，信息技术研究院Web与软件技术研究中心副主任。中国计算机学会信息存储技术专委会委员、中国计算机学会不错会员、文献影像技术标准化技术委员会（SAC/TC86/SC6）委员、等
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