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出版社： 人民邮电出版社
ISBN：9787115475619
商品编码：26157836697
出版时间：2018-01-01
具体描述
作 者:(德)安德里亚斯·穆勒(Andreas C.Muller),(美)莎拉·吉多(Sarah Guido) 著；张亮 译 定 价:79 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2018年01月01日 页 数:285 装 帧:平装 ISBN:9787115475619 ●前言ix
●第1章引言1
●1.1为何选择机器学习1
●1.1.1机器学习能够解决的问题2
●1.1.2熟悉任务和数据4
●1.2为何选择Python4
●1.3scikit-learn4
●1.4必要的库和工具5
●1.4.1JupyterNotebook6
●1.4.2NumPy6
●1.4.3SciPy6
●1.4.4matplotlib7
●1.4.5pandas8
●1.4.6mglearn9
●1.5Python2与Python3的对比9
●1.6本书用到的版本10
●1.7个应用：鸢尾花分类11
●1.7.1初识数据12
●1.7.2衡量模型是否成功：训练数据与测试数据14
●1.7.3要事：观察数据15
●部分目录
莎拉·吉多，Mashable公司数据科学家，曾担任Bitly公司数据科学家。
●第1章引言1
●1.1为何选择机器学习1
●1.1.1机器学习能够解决的问题2
●1.1.2熟悉任务和数据4
●1.2为何选择Python4
●1.3scikit-learn4
●1.4必要的库和工具5
●1.4.1JupyterNotebook6
●1.4.2NumPy6
●1.4.3SciPy6
●1.4.4matplotlib7
●1.4.5pandas8
●1.4.6mglearn9
●1.5Python2与Python3的对比9
●1.6本书用到的版本10
●1.7个应用：鸢尾花分类11
●1.7.1初识数据12
●1.7.2衡量模型是否成功：训练数据与测试数据14
●1.7.3要事：观察数据15
●部分目录
内容简介
本书是机器学习入门书，以Python语言介绍。主要内容包括：机器学习的基本概念及其应用；实践中常用的机器学习算法以及这些算法的优缺点；在机器学习中待处理数据的呈现方式的重要性，以及应重点关注数据的哪些方面；模型评估和调参的方法，重点讲解交叉验证和网格搜索；管道的概念；如何将前面各章的方法应用到文本数据上，还介绍了一些文本特有的处理方法。本书适合机器学习从业者或有志成为机器学习从业者的人阅读。 (德)安德里亚斯·穆勒(Andreas C.Muller),(美)莎拉·吉多(Sarah Guido) 著；张亮 译 安德里亚斯·穆勒，scikit-learn库维护者和核心贡献者。现任哥伦比亚大学数据科学研究院讲师，曾任纽约大学数据科学中心助理研究员、YA马逊公司计算机视觉应用的机器学习研究员。在波恩大学获得机器学习博士学位。莎拉·吉多，Mashable公司数据科学家，曾担任Bitly公司数据科学家。
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