Python机器学习入门与实战
正版保障 假一赔十 电子发票
￥ 36.71 4.6折 ￥ 79.8 全新
库存15件
湖北武汉
认证卖家担保交易快速发货售后保障
作者桑园编著
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115601902
出版时间2023-03
装帧平装
开本其他
定价79.8元
货号4323021
上书时间2024-01-14
商品详情
- 品相描述：全新
- 商品描述
-
作者简介
桑园 副教授、高级工程师，郑州西亚斯学院骨干教师，计算机科学系主任。主要开设课程：Python程序设计、Java?Web框架开发技术、数据库原理、机器学习等。主要研究方向：机器学习算法研究。先后发表论文10余篇，出版教材专著4部，主持省部级教科研项目4项，作为主要完成人参与教学质量工程2项。
目录
本书共17章。第1章主要介绍机器学习基础、机器学习研究的主要任务、如何选择合适的算法及机器学习研究问题的一般步骤等; 第2-4章主要介绍数组计算Numpy、数组分析Pandas、图形展示Matplotlib模块等; 第5-13章主要介绍算法综述、决策树、朴素贝叶斯之谜、Logistic逻辑回归、支持向量积、AdaBoost多元化探秘、线性回归、Kmeans、PCA探秘等; 第14章主要介绍卷积神经网络等; 第15-16章主要介绍验证码识别、答题卡识别等; 第17章主要介绍机器学习简历指导等。
内容摘要
本书以零基础讲解为特色，用实例引导读者学习，深入浅出地介绍Python机器学习的相关知识和实战技能。
全书共17章，分为5篇。第Ⅰ篇为机器学习入门篇，包含第1章，主要介绍机器学习的概念、机器学习研究的主要任务、如何选择合适的算法及机器学习研究问题的一般步骤等；第Ⅱ篇为工具模块使用篇，包含第2~4章，主要介绍数组计算NumPy、数据分析Pandas、图形展示Matplotlib等；第Ⅲ篇为专业技能提升篇，包含第5~13章，主要介绍算法综述、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、AdaBoost、线性回归、k-means、PCA等；第Ⅳ篇为深度学习延伸篇，包含第14章，主要介绍卷积神经网络；第Ⅴ篇为项目技能实战篇，包含第15~17章，主要介绍验证码识别、答题卡识别、机器学习简历指导等。同时，本书随书赠送了大量相关的学习资料，以便读者扩展学习。
本书适用于任何想学习Python机器学习的读者。无论读者是否从事Python相关工作，是否接触过Python，均可通过学习本书快速掌握Python机器学习的开发方法和技巧。
主编推荐
● 内容详细 覆盖基础知识、工具模块、常用算法及深度学习延伸知识
● 案例丰富 16个实战案例+2个项目案例，帮助读者快速提高专业技能
● 就业指导 面试题解答+ 自测题+ 简历指导，帮助读者快速入行入职
— 没有更多了 —
以下为对购买帮助不大的评价