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1.Python與機(jī)器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)

內(nèi)容介紹?Python與機(jī)器學(xué)習(xí)這一話題是如此的寬廣，僅靠一本書自然不可能涵蓋到方方面面，甚至即使出一個系列也難能做到這點。單就機(jī)器學(xué)習(xí)而言，其領(lǐng)域就包括但不限于如下：有監(jiān)督學(xué)習(xí)（Supervised Learning），無監(jiān)督學(xué)習(xí)（Unsupervised Learning）和半監(jiān)督學(xué)習(xí)（Semi-Supervised Learning）。而具體的問題又大致可以分兩類：分類問題（Classification）和回歸問題（Regression）。Python本身帶有許多機(jī)器學(xué)習(xí)的第三方庫，但《Python與機(jī)器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》在絕大多數(shù)情況下只會用到Numpy這個基礎(chǔ)的科學(xué)計算庫來進(jìn)行算法代碼的實現(xiàn)。這樣做的目的是希望讀者能夠從實現(xiàn)的過程中更好地理解機(jī)器學(xué)習(xí)算法的細(xì)節(jié)，以及了解Numpy的各種應(yīng)用。不過作為補(bǔ)充，《Python與機(jī)器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》會在適當(dāng)?shù)臅r候應(yīng)用scikit-learn這個成熟的第三方庫中的模型?！禤ython與機(jī)器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)》適用于想了解傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的學(xué)生和從業(yè)者，想知道如何高效實現(xiàn)機(jī)器的算法的程序員，以及想了解機(jī)器學(xué)習(xí)的算法能如何進(jìn)行應(yīng)用的職員、經(jīng)理等。目錄 第1章Python與機(jī)器學(xué)習(xí)入門1?第2章貝葉斯分類器18?第3章決策樹60?第4章集成學(xué)習(xí)114?第5章支持向量機(jī)144?第6章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)188?第7章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)241?附錄APython入門290?附錄BNumpy入門303?附錄CTensorFlow入門

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