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陳子堯

的圖書
圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活   評分:
圖書名稱:不靠框架硬功夫 - Scikit-learn手刻機器學習每行程式碼

★ ML 最強套件 scikit-learn ✕ 經典演算法,帶領你徹底攻略所有 ML 必備理論與實踐技能!

【本書內容】
機器學習是一門多領域交叉學科,涉及機率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。其研究電腦模擬或實現人類的學習行為,獲取新的知識,重新組合現有知識結構並改善自身的效能。
本書針對機器學習領域描述了多個學習模型、策略、演算法、理論以及應用,以 Python 3 為基礎,使用 scikit-learn 解決實際問題。
全書完整介紹機器學習基本概念、演算法流程、模型建構、資料訓練、模型評估與最佳化、必備工具和實現方法,並佐以實際案例,以機器學習的經典演算法為軸線:演算法分析 ▶ 資料獲取 ▶ 模型建構 ▶ 推斷 ▶ 演算法評估,讓你理論與實踐技能一次學會,輕易上手。

【本書特色】
ML 的最佳參考書,scikit-learn 的最紮實實戰應用,亦為深入 AI 技術的優良基礎!
● 機器學習概述
● 資料特徵提取
● scikit-learn 估計器分類
● 單純貝氏分類
● 簡單線性迴歸到多元線性迴歸
● k 近鄰演算法分類
● 線性迴歸到邏輯迴歸
● 非線性分類與決策樹迴歸
● 決策樹到隨機森林
● 感知機到支持向量機
● 從感知機到類神經網路
● 主成分分析降維

作者簡介:

鄧立國
東北大學計算機應用博士畢業。廣東工業大學任教,主要研究方向:數據挖掘、知識工程、大數據處理、雲計算、分佈式計算等。著有圖書《scikit-learn 機器學習實戰》、《Python 數據分析與挖掘實戰》、《Python 大數據分析算法與實例》、《Python 機器學習算法與應用》、《數據庫原理與應用(SQL Server 2016 版本)》等圖書。

作者序
【前言】
機器學習實際上已經存在了幾十年,或也可以認為存在了幾個世紀。追溯到 17 世紀,貝氏、拉普拉斯關於最小平方法的推導和馬可夫鏈,這些組成了機器學習廣泛使用的工具和基礎。從 1950 年艾倫.圖靈提議架設一個學習機器開始,到 2000 年年初深度學習的實際應用以及最近的進展,比如2012 年的AlexNet,機器學習有了很大的發展。

scikit-learn 專案最早由資料科學家 David Cournapeau 在 2007 年發起,需要 NumPy 和 SciPy 等其他套件的支援,它是 Python 語言中專門針對機器學習應用而發展起來的一款開放原始碼框架。

機器學...
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目錄
01 機器學習概述
1.1 什麼是機器學習
1.2 機器學習的作用領域
1.3 機器學習的分類
1.4 機器學習理論基礎
1.5 機器學習應用程式開發的典型步驟
1.6 本章小結
1.7 複習題

02 機器學習之資料特徵
2.1 資料的分佈特徵
2.2 資料的相關性
2.3 資料的聚類性
2.4 資料主成分分析
2.5 資料動態性及其分析模型
2.6 資料視覺化
2.7 本章小結
2.8 複習題

03 用scikit-learn 估計器分類
3.1 scikit-learn 基礎
3.2 scikit-learn 估計器
3.3 本章小結
3.4 複習題

04 單純貝氏分類
4.1 演算法原理
4.2 單純貝氏分類
4.3 單...
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