本书系统地介绍统计分析和机器学习领域中*为重要和流行的多种技术及其基本原理，本书在详解有关算法的基础上，结合大量Python语言实例演示了这些理论在实践中的使用方法。具体内容包括线性回归（包括岭回归和Lasso方法）、逻辑回归、支持向量机、感知机与神经网络、聚类分析（包括K均值算法、EM算法、密度聚类等）、降维与...
《Python机器学习原理与实践（微课版）》是2022年清华大学出版社出版的书籍，作者是曹洁、孙玉胜、张志锋、桑永宣。内容简介 本书系统地介绍了机器学习的相关知识。本书共12章,内容包括机器学习、机器学习的数学基础、不同格式数据的读取与写入、数据预处理、回归、决策树分类、贝叶斯分类、支持向量机分类、聚类、人工...
《Python机器学习：原理与实践》是2021年中国人民大学出版社出版的图书。内容简介 本书引领读者进入Python机器学习领域。理论上突出机器学习原理讲解的可读性并兼具知识深度和广度，实践上强调机器学习的可操作性并兼具应用广泛性。本书不仅对原理进行了深入透彻的理论讲解，而且通过Python编程给出了原理的直观解释以及可操作...
《机器学习原理与Python编程实践》讲述机器学习的基本原理，使用Python和Numpy实现涉及的各种机器学习算法。通过理论学习和实践操作，使读者了解并掌握机器学习的基本原理和技能，拉近理论与实践的距离。全书共分为章，主要内容包括：机器学习介绍、线性回归、逻辑回归、贝叶斯分类器、模型评估与选择、均值算法和算法、决策树...
第1章 机器学习初探 1.1 初识机器学习 1.1.1 从小蝌蚪找妈妈谈起 1.1.2 机器学习的主要任务 1.2 工欲善其事,必先利其器 1.2.1 scikit learn ··· (更多) 我要写书评 机器学习原理与实践(Python版)的书评 ···(全部 0 条) 论坛· ···...
《Python机器学习:原理与实践》 第1章 机器学习与Python概述 • 机器学习与人工智能 • 机器学习能做什么 • Python实践课 《Python机器学习:原理与实践》 • 第1章 机器学习与Python概述 机器学习与人工智能 • 诞生于20 世纪 50 年代的人工智能 (Artificial Intelligence,AI),因 旨在实现人脑部分思维的...
机器学习是数据科学不可或缺的重要组成部分,是数据科学人才培养的核心内容之一。本书以机器学习理论+Python编程+应用实践的“三位一体”讲解方式,引领读者进入Python机器学习领域。理论上,突出机器学习理论讲解的可读性并兼具知识的深度和广度,旨在指导Python编程调参和实践应用;Python编程上,突出以数据和问题为导向的Python...
机器学习是数据科学不可或缺的重要组成部分,是数据科学人才培养的核心内容之一。本书以机器学习理论+Python编程+应用实践的“三位一体”讲解方式,引领读者进入Python机器学习领域。理论上,突出机器学习理论讲解的可读性并兼具知识的深度和广度,旨在指导Python编程调参和实践应用;Python编程上,突出以数据和问题为导向的Python...
同时,每章的Python实践课能够帮助学习者进一步深刻理解原理,掌握和拓展Python机器学习的应用实践。既可作为上机实验课单独进行,也可将其与原理讲解结合起来一并学习。以每周3课时安排本书体量,可以满足数据科学和大数据技术专业、人工智能专业、大...