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作者(美)丹尼尔·怀特纳克(Daniel Whitenack)
出版社机械工业出版社
ISBN9787111609797
出版时间2018-10
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数213页
定价59元
货号SC:9787111609797
上书时间2024-05-08
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精彩内容:
内容简介:
本书不仅清楚地介绍了在Go世界中机器学习的技术和编程方面的内容，还有助于读者理解现实分析工作中合理的工作流程和理念。本书的章~第3章讲述了在机器学习流程中如何准备和分析数据；第4章~第7章详细介绍了机器学习的技术；第8章和第9章对机器学习进行了深入探究；附录介绍了与机器学习相关的算法/技术。本书适合作为对Go感兴趣的数据科学家、分析师、工程师和相关专业学生的参考书。
目录:
译者序
前言
章 数据的收集和组织1
1.1 数据处理-Gopher方式2
1.2 Go语言收集和组织数据的很好实践4
1.3 CSV文件5
1.3.1 从文件中读取CSV数据5
1.3.2 处理非预期的域6
1.3.3 处理非预期的类型7
1.3.4 用数据帧操作CSV数据9
1.4 JSON11
1.4.1 JSON的解析11
1.4.2 JSON的输出14
1.5 SQL-like数据库14
1.5.1 连接到一个SQL数据库15
1.5.2 查询数据库15
1.5.3 修改数据库17
1.6 缓存17
1.6.1 在内存中缓存数据17
1.6.2 在本地磁盘中缓存数据18
1.7 数据版本控制19
1.7.1 Pachyderm术语20
1.7.2 部署/安装Pachyderm20
1.7.3 创建用于数据版本控制的数据仓库21
1.7.4 把数据存储到数据仓库中21
1.7.5 从版本化的数据仓库中获取数据22
1.8 参考书目22
1.9 小结23
第2章 矩阵、概率论和统计学24
2.1 矩阵和向量24
2.1.1 向量24
2.1.2 向量操作25
2.1.3 矩阵26
2.1.4 矩阵操作27
2.2 统计学29
2.2.1 分布29
2.2.2 统计方法30
2.2.3 分布可视化34
2.3 概率论39<
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