机器学习实战 2024 pdf epub mobi 电子书


机器学习实战

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机器学习实战 2024 pdf epub mobi 电子书 著者简介

Peter Harrington

拥有电气工程学士和硕士学位,他曾经在美国加州和中国的英特尔公司工作7年。Peter拥有5项美国专利,在三种学术期刊上发表过文章。他现在是Zillabyte公司的首席科学家,在加入该公司之前,他曾担任2年的机器学习软件顾问。Peter在业余时间还参加编程竞赛和建造3D打印机。


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发表于2024-11-21

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机器学习实战 电子书 读后感

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机器学习是概率统计的高级应用,数学知识很重要,要先掌握的先修课程有,微积分,线性代数,概率统计,多元微积分,微分方程,离散数学,数值分析,最优化,数学建模,掌握机器学习和深度学习算法,还有熟悉一种编程语言,有了这些基础,才能得心应手,机器学习主要应用在数据...  

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理论没讲太明白,直接上算法,甚至还有公式缺失,代码不敢恭维 就像大家说的一样 先看看线性代数、概率论、统计学再来看看这书吧 我这10多年 php、java、c#、js通吃,本想python应该不难,竟然代码部分有东西看不懂了,不得不拿起本python的书对着看...  

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机器学习是概率统计的高级应用,数学知识很重要,要先掌握的先修课程有,微积分,线性代数,概率统计,多元微积分,微分方程,离散数学,数值分析,最优化,数学建模,掌握机器学习和深度学习算法,还有熟悉一种编程语言,有了这些基础,才能得心应手,机器学习主要应用在数据...  

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我的学习过程如下,供大家参考: 1、有些python的基础编程能力,如果没有,先花半个小时学习下; 2、数学基本统计基础,如果不懂数学原理,可以先不要去理解数学原理; 3、先上手写下代码,沉浸进入,熟悉了代码流程,再回头去看数据原理,就明白了。 5、一句话,先不求甚解,...  

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出版者:人民邮电出版社
作者:Peter Harrington
出品人:
页数:332
译者:李锐
出版时间:2013-6
价格:69.00元
装帧:
isbn号码:9787115317957
丛书系列:

图书标签: 机器学习  python  MachineLearning  数据挖掘  算法  数据分析  计算机  编程   


机器学习实战 2024 pdf epub mobi 电子书 图书描述

机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存、谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。

本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。

全书通过精心编排的实例,切入日常工作任务,摒弃学术化语言,利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据,进行数据分析及可视化。通过各种实例,读者可从中学会机器学习的核心算法,并能将其运用于一些策略性任务中,如分类、预测、推荐。另外,还可用它们来实现一些更高级的功能,如汇总和简化等。

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机器学习实战 2024 pdf epub mobi 用户评价

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处于原理和直接sdk之间的自己实现算法. 不去看数学原理的书, 看这个真的没什么用.

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代码质量不行,感觉这作者 Python 水平太一般。当作入门读物还不错。

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在这本书的帮助下, 1 小时理解了决策树算法的核心思路, 赚了一个 HHKB -- 2016.6.25。再读这本书,代码写的太渣,数学推导也不清晰,作为老一代的 ML 书,该淘汰了。从 5 星改 2 星 2019.2.18

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历时1个月,终于读完。问自己,当初在学校的时间都在干嘛呢?全书分为4个部分,分别是分类(有监督学习,包括KNN/决策树/朴素贝叶斯/逻辑斯蒂回归/svm/改变样本权重的bagging和adaboosting)、回归(有监督学习,线性回归、局部加权、特征维度比样本个数多时缩减系数,如岭回归、lasso等,树回归,这块掌握不太好)、无监督学习(kmeans、apriori/fp-growth)以及其他工具(PCA/SVD/MAPREDUCE)。基本上都比较清楚了,过段时间再刷一遍代码吧

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2,7不支持 有点尬

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