用Python动手学机器学习
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作者(日)伊藤真
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115550583
出版时间2021-03
版次1
装帧平装
开本32开
纸张胶版纸
页数368页
字数354千字
定价89元
货号SC:9787115550583
上书时间2024-10-31
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商品详情
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作者简介:
伊藤真（作者）
日本栃木县人，目前居住在神奈川县。
2000年获得日本东北大学大学院信息科学博士学位，研究内容为小鼠导航行为的数理模型。2004年~2016年在冲绳科学技术大学院大学担任神经计算单元实验小组负责人，主要研究如何通过强化学习模型解释小鼠的选择行为和脑活动。
2017年入职Progress Technologies株式会社，研究人工智能的产业应用。
爱好是用瓦楞纸板做手工艺品。
郑明智（译者）
智慧医疗工程师。主要研究方向为医疗与前沿ICT技术的结合及其应用，密切关注人工智能、5G、量子计算等领域。译有《松本行弘：编程语言的设计与实现》《深度学习基础与实践》《详解深度学习》《白话机器学习的数学》等书。
司磊（译者）
硕士毕业于日本芝浦工业大学理工学研究科，研究方向为电气电子信息工学，该校智能系统实验室成员。目前在某智能设备厂商任系统工程师。喜欢读书、跑步、学习新知识以及尝试实现一些好玩的idea。
主编推荐:
面向机器学习新手的入门书，透彻掌握机器学习基础知识
341个公式：推导过程全公开
175段代码：边试边学效率高
167张插图：以图配文好理解
支持Jupyter Notebook
配套源码&资源可下载
1.Jupyter Notebook交互式编程环境，让学习过程不枯燥
使用Jupyter Notebook，你可以在线编码、运行，并将结果绘图，还可以记笔记、随时修改代码并查看运行效果，在不断探索中掌握实战能力。
2.公式和代码一一对应，让理解更深入
通过一步一步地推导公式，手把手教你代码实践，一行行公式与一行行代码相结合，帮助你直观、透彻地理解算法流程。
3.循序渐近，真正适合初学者
从环境搭建讲起，然后介绍Python和数学基础知识，再介绍有监督学习中的回归和分类问题、神经网络模型和手写数字识别，以及无监督学习中的聚类问题，对每个知识点都有细致解释，力求通俗易懂。读完本书，你将掌握足以阅读经典专业书的能力。
内容简介:
本书是面向机器学习新手的入门书，从学习环境的搭建开始，图文并茂地介绍了学习机器学习所需的Python知识和数学知识，并在此基础上结合数学式、示例程序、插图等，抽丝剥茧般地对有监督学习中的回归与分类、神经网络与深度学习的算法与应用、手写数字识别、无监督学习的算法等进行了介绍。本书既有图形、代码，又有详细的数学式推导过程，大大降低了机器学习的学习门槛，即使没有学过Python、数学基础不太好，也可以看懂。
目录:
第1章学习前的准备1
1．1关于机器学习2
1．1．1学习机器学习的窍门4
1．1．2机器学习中问题的分类5
1．1．3本书的结构6
1．2安装Python7
1．3Jupyter Notebook11
1．3．1Jupyter Notebook的用法11
1．3．2输入Markdown格式文本14
1．3．3更改文件名16
1．4安装Keras和TensorFlow17
第2章Python基础知识19
2．1四则运算20
2．1．1四则运算的用法20
2．1．2幂运算20
2．2变量21
2．2．1利用变量进行计算21
2．2．2变量的命名21
2．3类型22
2．3．1类型的种类22
2．3．2检查类型22
2．3．3字符串23
2．4print语句24
2．4．1print语句的用法24
2．4．2同时显示数值和字符串的方法124
2．4．3同时显示数值和字符串的方法225
2．5list（数组变量）26
2．5．1list的用法26
2．5．2二维数组27
2．5．3创建连续的整数数组28
2．6tuple（数组）29
2．6．1tuple的用法29
2．6．2读取元素29
2．6．3长度为1的tuple30
2．7if语句31
2．7．1if语句的用法31
2．7．2比较运算符32
2．8for语句33
2．8．1f
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