第七部分 项目实践 19 预测模型项目模板 19.1 在项目中实践机器学习 19.2 机器学习项目的Python模板 19.3 各步骤的详细说明 19.4 使用模板的小技巧 19.5 总结 20 回归项目实例 20.1 定义问题 20.2 导入数据 20.3 理解数据 20.4 数据可视化 20.5 分离评估数据集 20.6 评估算法 20.7 调参改善算法 20.8 集成算法 20.9...
第七部分 项目实践 19 预测模型项目模板 19.1 在项目中实践机器学习 19.2 机器学习项目的Python模板 19.3 各步骤的详细说明 19.4 使用模板的小技巧 19.5 总结 20 回归项目实例 20.1 定义问题 20.2 导入数据 20.3 理解数据 20.4 数据可视化 20.5 分离评估数据集 20.6 评估算法 20.7 调参改善算法 20.8 集成算法 20.9...
不同于很多讲解机器学习的书籍,本书以实践为导向,使用scikit-learn作为编程框架,强调简单、快速地建立模型,解决实际项目问题。读者通过对本书的学习,可以迅速上手实践机器学习,并利用机器学习解决实际问题。 加入书架 开始阅读 手机扫码读本书,新人免费读10天 设备和账号都新为新人...
可以放到监督学习或者强化学习的框架中研究,尝试各种解决方案。 区别: 数据中的信噪比。 技术的开放程度。 ... 机器学习与python实践()第一章机器学习概述人民邮电出版社7/24 引言数据挖掘与机器学习 数据挖掘与机器学习 数据挖掘和机器学习侧重点不同 数据挖掘关注流程图第二部分,第一部分到第二部分的建模过程 机器...
本书算法首先给出了数学原理及公式推导过程,然后给出算法实现,最后所有算法及案例均以Python实现,方便读者在动手编程中理解机器学习的经典算法。本书适合Python机器学习初学者、机器学习开发人员和研究人员使用,也可作为高等院校计算机、软件工程、大数据、人工智能等相关专业的本科生、研究生学习人工智能、机器学习的教材。
《机器学习-Python实践》习题库 第一章机器学习入门基础 一、选择题 1.人工智能、机器学习、深度学习三者的关系是怎样的? A.人工智能包括机器学习与深度学习两部分,机器学习与深度学习是并列关系。 B.深度学习包括人工智能与机器学习两部分,人工智能与机器学习是并列关系。 C.人工智能包含机器学习,机器学习包含深度...
当有新的机器学习项目时,新建一个Python文件,并将这个模板粘贴进去,再按照前面章节介绍的方法将其填充到每一个步骤中。 各步骤的详细说明 接下来将详细介绍项目模板的各个步骤。 步骤1:定义问题 主要是导入在机器学习项目中所需要的类库和数据集等,以便完成机器学习的项目,包括导入Python的类库、类和方法,以及导入数...
《机器学习—Python实践》是2018年电子工业出版社出版的图书，作者是魏贞原。图书简介 图书信息 作 译 者：魏贞原 出版时间：2018-01 版 次：01-01 开 本：16开 印 次：01-01 I S B N ：9787121331107 内容简介 本书系统地讲解了机器学习的基本知识，以及在实际项目中使用机器学习的基本步骤和方法；详细地...
【导读】今天为大家介绍机器学习、深度学习中一些优秀、有意思的Python库,以及这些库的 Code 实践教程。涉及到的理论与学术内容会附上相应的论文与博客,方便大家参考学习。 01 sg2im:从场景图生成图像 这个优秀的开源代码使用图卷积(graph convolution)来处理输入的图形,通过预测对象的边界框和分割掩码来计算场景布局,...