这门《机器学习及其Python实践》课程面向本科生研究型开发与创新能力培养,重点讲解机器学习的基本原理和前沿思想,并使用Python语言同步开展机器学习编程实践。课程系统梳理机器学习的知识体系,教学内容共8章,按顺序可分为三个部分:机器学习基础、统计学习理论、神经网络与深度学习。全部内容均安排Python编程实践,并配有完整的...
方便学习;第二是直观性,通过背景介绍和动机分析,让机器学习的学术抽象重回问题本源,方便理解;第三是实用性,在充分理解概念与原理的基础上开展Python编程实践,其中包括对Scikit-learn和TensorFlow这两个常用机器学习框架的编程练习,让书本知识落地,提高课程实用性。
全部内容均安排Python编程实践,并配有完整的示例代码与注释。课程配套教材《机器学习及其Python实践(微课视频版)》(清华大学出版社)自2022年8月出版至2023年9月,一年时间已有国内7所高校使用本课程及配套教材。本课程特点如下: 系统性:系统梳理“机器学习”的知识体系,教学内容从经典模型到概率模型,再到神经网络与深度...
人工智能书籍全四册 机器学习及其Python实践+人工智能理论与实践+人工智能+人工智能专业英语 软件工具程序设计 清华大学出版社 作者:吕云翔,出版社:清华大学出版社出版时间:2024年12月 手机专享价 ¥ 当当价 降价通知 ¥313.00 定价 ¥313.00 配送至 北京 至 北京市东城区 服务 由“晖文锦绣图书专营店”发货...
机器学习及其Python实践 第2章 回归分析 第2章 回归分析 • 回归分析是定量研究两种或两种以上变量 间相互依赖关系的一种统计分析方法 – 按自变量:一元回归和多元回归 – 按因变量:简单回归和多重回归 – 按函数形式:线性回归和非线性回归 • 机器学习的基本概念、术语和算法步骤 • Python编程实现 2.1 编程...
我称他们为“软件文盲”,因为他们中的很多人都是非计算机科学课程学习平台(Coursera)的工程师。我自己曾经就是 如果要在一个伟大的数据科学家和一个伟大的ML工程师之间招聘,我会选择后者。让我们开始吧。 1. 学会写抽象类 一旦你开始编写抽象类,你就会知道它能给你的代码库带来多大的清晰度。它们执行相同的方法和...
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在本教程中,您将发现堆叠的泛型集成或Python中的堆叠。 Stacking或Stacked Generalization是一种集成的机器学习算法。它使用元学习算法来学习如何最佳地组合来自两个或多个基础机器学习算法的预测。堆叠的好处在于,它可以利用分类或回归任务上一系列性能良好的模型的功能,并做出比集合中的任何单个模型都有更好性能的预测。
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主要研究方向为深度强化学习、数据挖掘与知识发现、机器学习方法及其应用,侧重于移动端用户行为分析与建模。在TIP、TWEB、DASFAA、IEEE Access等 学术会议和期刊共发表论文10余篇,曾获数据挖掘领域 会议KSEM2018论文奖。 【内容】 本书构建了一个完整的深度强化学习理论和实践体系:从马尔可夫决策过程开始,根据价值函数、...