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【包邮】 Python机器学习实践【正版九新】

九品消毒塑封

17 2.9折 59 九五品

库存2件

天津宝坻

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作者马修·柯克

出版社机械工业出版社

ISBN9787111581666

出版时间2018-01

装帧平装

开本16开

定价59元

货号9787111581666

上书时间2024-11-15

文渊文化传媒

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商品详情

品相描述：九五品

商品描述: 前言

作者简介
Matthew Kirk是一名软件咨询师、作者和靠前演讲者，擅长机器学习和数据科学，使用Ruby和Python编程。现居于西雅图，他喜欢帮助软件工程师将数据科学融入到他们的技术栈中。

目录
前言
第1章  可能近似正确的软件
  正确地编写软件
  编写正确的软件
  本书计划
第2章  快速介绍机器学习
  什么是机器学习
  有监督学习
  无监督学习
  强化学习
  机器学习能完成什么
  本书中使用的数学符号
  结论
第3章  K近邻算法
  如何确定是否想购买一栋房子
  房子的价格究竟几何
  愉悦回归
  什么是邻域
  K近邻算法简介
  K先生近的邻居
  距离
  维度灾难
  如何选择K
  给西雅图的房子估价
  结论
第4章  朴素贝叶斯分类
  通过贝叶斯定理来发现欺诈订单
  条件概率
  概率符号
  反向条件概率（又名贝叶斯定理）
  朴素贝叶斯分类器
  贝叶斯推理之朴素
  伪计数
  垃圾邮件过滤器
  标记化和上下文
  结论
第5章  决策树和随机森林
  蘑菇的细微差别
  使用民间定理实现蘑菇分类
  找到佳切换点
  修剪树
  结论
第6章  隐马尔可夫模型
  使用状态机来跟踪用户行为
  输出／观测隐含状态
  使用马尔可夫假设化简
  隐马尔可夫模型
  评估：前向-后向算法
  通过维特比算法解码
  学习问题

内容摘要
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精彩内容
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