Python大规模机器学习
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作者(荷)巴斯蒂安·贾丁(Bastiaan Sjardin) 等
出版社机械工业出版社
ISBN9787111623144
出版时间2019-05
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数299页
定价89元
货号SC:9787111623144
上书时间2024-09-18
商品详情
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内容简介:
本书不仅介绍大规模机器学习的基本概念，还包含丰富的案例研究。书中所选皆为最实用的技术和工具，而对理论细节不进行深入讨论，旨在提供大规模机器学习方法（甚至非常规方法）。不管是初学者、普通用户还是专家级用户，通过本书都能理解并掌握利用Python进行大规模机器学习。为让读者快速掌握核心技术，本书由浅入深讲解大量实例，图文并茂呈现每一步的操作结果，帮助读者更好地掌握大规模机器学习Python工具。例如：基于Scikit-learn可扩展学习、 Liblinear和Vowpal Wabbit快速支持向量机、基于Theano与H2O的大规模深度学习方法、TensorFlow深度学习技术与在线神经网络方法、大规模分类和回归树的可扩展解决方案、大规模无监督学习（PCA，聚类分析和主题建模等）扩展方法、Hadoop和Spark分布式环境、Spark机器学习实践以及Theano和GPU计算的基础知识。
目录:
译者序
前言
作者简介
审校者简介
第1章迈向可扩展性的第一步1
1.1详细解释可扩展性1
1.1.1大规模实例3
1.1.2介绍Python4
1.1.3使用Python进行向上扩展4
1.1.4使用Python进行向外扩展5
1.2Python用于大规模机器学习6
1.2.1选择Python 2还是Python 36
1.2.2安装Python7
1.2.3逐步安装7
1.2.4安装软件包8
1.2.5软件包升级9
1.2.6科学计算发行版10
1.2.7Jupyter/IPython介绍11
1.3Python包13
1.3.1NumPy14
1.3.2SciPy14
1.3.3pandas14
1.3.4Scikit.learn15
1.3.5小结21
第2章Scikit.learn中的可扩展学习22
2.1非核心学习22
2.1.1选择子采样23
2.1.2一次优化一个实例24
2.1.3构建非核心学习系统25
2.2流化源数据25
2.2.1处理真实数据集26
2.2.2第一个示例——流化共享单车数据集28
2.2.3使用pandas I/O工具30
2.2.4使用数据库31
2.2.5关注实例排序35
2.3随机学习37
2.3.1批处理梯度下降37
2.3.2随机梯度下降40
2.3.3Scikit.learn
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