Python统计机器学习

图书标准信息

• 作者 金森敬文
• 出版社 水利水电出版社
• 出版时间 2023-08
• 版次 1
• ISBN 9787522615011
• 定价 79.80元
• 装帧 其他
• 开本 32开
• 纸张 胶版纸
• 页数 206页
• 字数 226.000千字

【内容简介】

《Python统计机器学习》以 Python为工具，详细介绍了机器学习中统计分析技术和数据分析基础知识。全书共分三部分，第一部分介绍了Python中的基本运算方法和概率的相关基础概念。第二部分介绍了统计分析的基础知识，内容涵盖机器学习的问题设置、定量评价各种数据分析结果的框架，并简明描述数据的主成分分析方法、统计建模的思路及假设检验的标准等统计学知识。第三部分介绍了在机器学习中的各种方法，包括回归分析、聚类分析支持向量机、稀疏学习、决策树、集成学习、高斯过程模型及密度比估计等方法，最后还特别介绍了深度学习的贝叶斯优化方法。
  《Python统计机器学习》内容丰富，图文并茂，特别适合想学习数据分析、统计分析、机器学习、深度学习的人员参考学习。

【作者简介】

金森敬文

博士（学术）

东京工业大学信息理工学院教授

理化学研究所创新智能综合研究中心组长

【目录】

部分基于python的计算

章python基础

1.1启动与加载软件包

1.2基于python的运算

1.3函数与控制语句

1.4绘图

第2章概率的计算

2.1概率的基本概念

2.2样本空间和概率分布

2.3连续变量和概率密度函数/分布函数

2.4期望值和方差

2.5分位点

2.6多维变量

2.7独立

2.8协方差和相关系数

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