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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2024-09-16

文源文化

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商品描述
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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