Python机器学习
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作者(新加坡)李伟梦
出版社清华大学出版社
ISBN9787302551973
出版时间2020-06
版次1
装帧平装
开本32开
纸张胶版纸
页数600页
字数368千字
定价68元
货号SC:9787302551973
上书时间2024-10-30
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商品详情
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主编推荐:
" 随着计算能力的快速增长，大量任务都可在台式机上完成；在这样的背景下，机器学习应运而生，成为当今炙手可热的话题。但初出茅庐的新手常对机器学习感到十分畏惧；为给这些新手扫清障碍，《Python机器学习》采用循序渐进的方式，先讲解底层技术，然后引导读者学习更高级的机器学习技巧。
本书首先介绍Python机器学习的一些基本库，包括NumPy、Pandas和matplotlib。一旦牢固地掌握了基础知识，即可开始基于Python和Scikit-learn库进行机器学习，深入了解各种机器学习算法(如回归、聚类和分类)的底层工作原理。本书专门用一章的篇幅讲解如何使用Azure Machine Learning Studio进行机器学习；利用该平台，开发人员不必编写代码即可开始构建机器学习模型。本书最后讨论如何部署供客户端应用程序使用的已构建模型。"
内容简介:
随着计算能力的快速增长，大量任务都可在台式机上完成；在这样的背景下，机器学习应运而生，成为当今炙手可热的话题。但初出茅庐的新手常对机器学习感到十分畏惧；为给这些新手扫清障碍，《Python机器学习》采用循序渐进的方式，先讲解底层技术，然后引导读者学习更高级的机器学习技巧。 本书首先介绍Python机器学习的一些基本库，包括NumPy、Pandas和matplotlib。一旦牢固地掌握了基础知识，即可开始基于Python和Scikit_learn库进行机器学习，深入了解各种机器学习算法（如回归、聚类和分类）的底层工作原理。本书专门用一章的篇幅讲解如何使用Azure Machine Learning Studio进行机器学习；利用该平台，开发人员不必编写代码即可开始构建机器学习模型。本书最后讨论如何部署供客户端应用程序使用的已构建模型。
目录:
第1章 机器学习简介 1
1.1 什么是机器学习? 2
1.1.1 在本书中机器学习将解决什么问题? 3
1.1.2 机器学习算法的类型 4
1.2 可得到的工具 7
1.2.1 获取Anaconda 8
1.2.2 安装Anaconda 8
1.3 本章小结 17
第2章 使用NumPy扩展Python 19
2.1 NumPy是什么? 19
2.2 创建NumPy数组 20
2.3 数组索引 22
2.3.1 布尔索引 22
2.3.2 切片数组 23
2.3.3 NumPy切片是一个引用 25
2.4 重塑数组 26
2.5 数组数学 27
2.5.1 点积 29
2.5.2 矩阵 30
2.5.3 累积和 31
2.5.4 NumPy排序 32
2.6 数组赋值 34
2.6.1 通过引用复制 34
2.6.2 按视图复制(浅复制) 35
2.6.3 按值复制(深度复制) 37
2.7 本章小结 37
第3章 使用Pandas处理表格数据 39
3.1 Pandas是什么? 39
3.2 Pandas Series 40
3.2.1 使用指定索引创建Series 41
3.2.2 访问Series中的元素 41
3.2.3 指定Datetime范围作为Series的索引 42
3.2.4 日期范围 43
3.3 Pandas DataFrame 44
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