图解机器学习算法
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作者(日)秋庭伸也,(日)杉山阿圣,(日)寺田学
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115563569
出版时间2021-06
版次1
装帧平装
开本24开
纸张胶版纸
页数192页
字数248千字
定价79.8元
货号SC:9787115563569
上书时间2024-06-26
商品详情
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主编推荐:
152张图表，轻松掌握17种常用算法！
没有复杂公式，零基础也可轻松读懂！
1.全面
网罗有监督学习和无监督学习的17种算法，涉及回归、分类、降维、聚类等问题。
2.直观
全彩图解，让原本抽象复杂的算法变得一目了然，方便读者快速了解各算法的特征，学会如何选择恰当的算法。
3.易懂
几乎没有数学公式和统计术语，零基础也可轻松读懂。
4.实现
各算法均用Python代码实现，基于Python 3.7版本，读者可下载配套代码资源，边试边学。
内容简介:
本书基于丰富的图示，详细介绍了有监督学习和无监督学习的17种算法，包括线性回归、正则化、逻辑回归、支持向量机、核方法、朴素贝叶斯、随机森林、神经网络、KNN、PCA、LSA、NMF、LDA、k-means算法、混合高斯分布、LLE和t-SNE。书中针对各算法均用Python代码进行了实现，读者可一边运行代码一边阅读，从而加深对算法的理解。
目录:
第1章 机器学习基础
1.1 机器学习概要
什么是机器学习
机器学习的种类
机器学习的应用
1.2 机器学习的步骤
数据的重要性
有监督学习（分类）的例子
无监督学习（聚类）的例子
可视化
图形的种类和画法：使用Matplotlib显示图形的方法
使用pandas理解和处理数据
本章小结
第2章 有监督学习
2.1 算法1：线性回归
概述
算法说明
详细说明
2.2 算法2：正则化
概述
算法说明
详细说明
2.3 算法3：逻辑回归
概述
算法说明
详细说明
2.4 算法4：支持向量机
概述
算法说明
详细说明
2.5 算法5：支持向量机（核方法）
概述
算法说明
详细说明
2.6 算法6：朴素贝叶斯
概述
算法说明
详细说明
2.7 算法7：随机森林
概述
算法说明
详细说明
2.8 算法8：神经网络
概述
算法说明
详细说明
2.9 算法9：KNN
概述
算法说明
详细说明
第3章 无监督学习
3.1 算法10：PCA
概述
算法说明
详细说明
3.2 算法11：LSA
概述
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