机器学习常用算法速查手册

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江苏南京

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作者(美)马特·哈里森

出版社中国电力出版社

ISBN9787519849481

出版时间2020-11

版次1

装帧平装

开本16开

纸张胶版纸

页数316页

字数380千字

定价88元

货号SC:9787519849481

上书时间2024-10-30

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商品描述: 内容简介:
本书以详细的授课笔记、表格和示例，帮助你掌握Python机器学习基础知识，学习建模处理结构化数据。你参加相关培训，可将这份宝贵的学习指南作为补充材料，你开始下一个机器学习项目，可将其作为便捷的参考资源。本书适合程序员、数据科学家和AI工程师，它不仅综述机器学习的全过程，还带你了解结构化数据处理的全过程。从本书中，你将学到分类、回归、降维和聚类等多个主题的相关方法。本书涵盖以下主题：用泰坦尼克号数据集讲解分类。清洗数据和处理缺失数据。探索数据分析。数据预处理的常用方法。选择对模型有用的特征。模型选择。度量标准和分类评估。多种回归分析技术。评估回归结果的度量标准。聚类算法。降维技术。scikit-learn流水线。
目录:
前言

第1章机器学习入门

本书使用的库

用pip安装库

用conda安装库

第2章机器学习流程概览

第3章数据分类工作流：泰坦尼克号数据集

项目布局建议

导入

提出问题

数据术语

获取数据

清洗数据

创建特征

数据采样

数据插值

规范数据

重构

基准模型

不同算法族

模型堆叠

建模

评估模型

优化模型

混淆矩阵

ROC曲线

学习曲线

部署模型

第4章数据缺失

检查数据缺失情况

删除缺数据的行或列

插
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