Python統計機器學習

《Python統計機器學習》以Python為工具，詳細介紹了機器學習中必備的統計分析技術和數據分析基礎知識。全書共分三部分，第一部分介紹了Python中的基本運算方法和概率的相關基礎概念。第二部分介紹了統計分析的基礎知識，內容涵蓋機器學習的問題設置、定量評價各種數據分析結果的框架，並簡明描述數據的主成分分析方法、統計建模的思路及假設檢驗的標準等統計學知識。第三部分介紹了在機器學習中的各種方法，包括回歸分析、聚類分析支持向量機、稀疏學習、決策樹、集成學習、高斯過程模型及密度比估計等方法，最後還特別介紹了深度學習的貝葉斯優化方法。

《Python統計機器學習》內容豐富，圖文並茂，特別適合想學習數據分析、統計分析、機器學習、深度學習的人員參考學習。



金森敬文，博士（學術），東京工業大學信息理工學院教授，理化學研究所創新智能綜合研究中心組長。