图解机器学习算法
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全新
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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
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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