本书以Python为开发语言,采用理论与实践相结合的形式,系统全面地介绍了机器学习涉及的核心知识。本书共6章,其中第1章介绍机器学习的基础知识,包括机器学习的概念、分类、研究范围、开发环境等,介绍第一个机器学习案例; 第2、3章介绍机器学习的主要方法: 监督学习与无监督学习,涉及目前机器学习最为流行的经典算法和模...
本书以Python为开发语言,采用理论与实践相结合的形式,系统全面地介绍了机器学习涉及的核心知识。本书共6章,其中第1章介绍机器学习的基础知识,包括机器学习的概念、分类、研究范围、开发环境等,介绍第一个机器学习案例; 第2、3章介绍机器学习的主要方法: 监督学习与无监督学习,涉及目前机器学习最为流行的经典算法和模...
1.梯度 2.多元线性回归参数求解 3.梯度下降 4.梯度下降法求解多元线性回归 梯度下降算法在机器学习中出现频率特别高,是非常常用的优化算法。 本文借多元线性回归,用人话解释清楚梯度下降的原理和步骤。 (PS:也不知道为啥,在markdown里写好的公式,有一部分在这儿无法正常显示,只好转图片贴过来了) 1.梯度 梯度是什...
《机器学习——原理、算法与Python实战(微课视频版)(大数据与人工智能技术丛书)》作者:清华大学出版社,出版社:2022年9月 第1版,ISBN:59.90。本书以Python为开发语言,采用理论与实践相结合的形式,系统全面地介绍了机器学习涉及的核心知识。本
机器学习已经成为现代科技不可或缺的部分,而Python则是实现机器学习算法的主要编程语言之一。本文旨在为大家介绍Python中的一些常见机器学习算法,并通过简单的代码示例加深理解。 1. 机器学习概述 机器学习是一种利用数据和算法提高系统性能的科学。它分为三大类: ...
Python机器学习原理与算法实现 机器学习是人工智能的一个分支,它使计算机能够从数据中学习,而无需明确的编程。本文将介绍机器学习的基本原理,结合Python中的简单代码示例,以便更好地理解这一领域。 机器学习的基本概念 机器学习的核心在于根据输入数据预测输出结果。通过分析大量的训练数据,算法可以自我调整,以提高预测的...
(一):Python实现随机森林(Random Forest) (二):Python实现AdaBoost(Adaptive Boosting) (三):Python实现GBDT(Gradient Boosted Decision Tree) (四):集成学习套袋法Bagging原理详解 最优化算法篇 (一):Python实现梯度下降法(Gradient Descent) (二):Python实现坐标下降法(Coordinate Descent) ...
本书基于Python语言,结合实际的数据集,介绍如何使用机器学习与深度学习算法,对数据进行实战分析。本书在内容上循序渐进,先介绍了Python的基础内容,以及如何利用Python中的第三方库对数据进行预处理和探索可视化的相关操作,然后结合实际数据集,分章节介绍了机器学习与深度学习的相关算法应用。本书为读者提供了源程序和使用...
《Python机器学习——原理、算法及案例实战-微课视频版》是清华大学出版社出版图书，作者是刘艳、韩龙哲、李沫沫。内容简介 本书系统介绍了经典的机器学习算法，并通过实践案例对算法进行解析。 本书内容包含三部分: 第一部分（第1章和第2章）为入门篇，着重介绍Python开发基础及数据分析与处理；第二部分（第3章和...