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機器學習基礎:從入門到求職

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機器學習基礎:從入門到求職 pdf epub mobi 圖書描述

《機器學習基礎:從入門到求職》是一本機器學習算法方麵的理論+實踐讀物,主要包含機器學習基礎理論、綫性迴歸模型、分類模型、聚類模型、降維模型和深度神經網絡模型六大部分。機器學習基礎理論部分包含第1、2 章,主要介紹機器學習的理論基礎和工程實踐基礎。第3 章是綫性迴歸模型部分,主要包括模型的建立、學習策略的確定和優化算法的求解過程,最後結閤三種常見的綫性迴歸模型實現瞭一個房價預測的案例。第4 至11 章詳細介紹瞭幾種常見的分類模型,包括樸素貝葉斯模型、K 近鄰模型、決策樹模型、Logistic 迴歸模型、支持嚮量機模型、隨機森林模型、AdaBoost 模型和提升樹模型,每一個模型都給齣瞭較為詳細的推導過程和實際應用案例。第12 章係統介紹瞭五種常見的聚類模型,包括K-Means 聚類、層次聚類、密度聚類、譜聚類和高斯混閤聚類,每一個模型的原理、優缺點和工程應用實踐都給齣瞭較為詳細的說明。第13 章係統介紹瞭四種常用的降維方式,包括奇異值分解、主成分分析、綫性判彆分析和局部綫性嵌入,同樣給齣瞭詳細的理論推導和分析。最後兩章分彆是Word2Vec 和Doc2Vec 詞嚮量模型和深度神經網絡模型,其中,第14 章詳細介紹瞭Word2Vec 和Doc2Vec 模型的原理推導和應用;第15 章深度神經網絡模型係統介紹瞭深度學習相關的各類基礎知識。

《機器學習基礎:從入門到求職》適閤對人工智能和機器學習感興趣的學生、求職者和已工作人士,以及想要使用機器學習這一工具的跨行業者(有最基本的高等數學、綫性代數、概率基礎即可),具體判彆方法建議您閱讀本書的前言。

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發表於2024-06-15

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出版者:電子工業齣版社
作者:鬍歡武
出品人:
頁數:384
譯者:
出版時間:2019-4
價格:89元
裝幀:平裝-膠訂
isbn號碼:9787121355219
叢書系列:

圖書標籤: 機器學習  Python  MachineLearning  CS  入門  akb  2020   


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