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  • Python机器学习及实践 从零开始通往Kaggle竞赛之路

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    范淼,李超编著2016 年出版183 页ISBN:9787302442875

    该书帮助大量对机器学习、数据挖掘感兴趣的读者朋友学习并且整合时下最流行的基于Python语言的程序库:Scikit-learn,NLTK,XGBoost,TensorFlow等,针对现实中遇到的数据,甚至是Kaggle竞赛(时下世界最流行的机器学习...

  • Python程序设计案例教程 从入门到机器学习 微课版

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    张思民编著2018 年出版244 页ISBN:9787302510147

    本书是一本系统介绍Python应用程序设计方法的书藉。全书共分9章,主要内容包括Python语法快速入门、类与模块、图形用户界面设计、绘图及数字图像处理、文件与数据库操作、多线程、异常处理及正则表达式、网...

  • 机器学习算法

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    (意)朱塞佩·博纳科尔索(Giuseppe Bonaccorso)2018 年出版236 页ISBN:9787111595137

    本书采用理论与实践相结合的方式,在简明扼要地阐明机器学习原理的基础上,通过大量实例介绍了不同场景下机器学习算法在scikit-learn中的实现及应用。书中还有大量的代码示例及图例,便于读者理解和学习并实际上...

  • 跟着迪哥学Python数据分析与机器学习实战

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    唐宇迪著2019 年出版449 页ISBN:9787115512444

    全书共20章,大致分为4个部分。第1部分介绍了Python必备的工具包,包括科学计算库Numpy、数据分析库Pandas、可视化库Matplotlib;第2部分讲解了机器学习中的经典算法,例如回归算法、决策树、集成算法、支持向量机...

  • 白话机器学习算法

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    (新加坡)黄莉婷,(新加坡)苏川集著2019 年出版116 页ISBN:9787115506641

    与使用数学语言或计算机编程语言讲解算法的书不同,本书另辟蹊径,用通俗易懂的人类语言以及大量有趣的示例和插图讲解10多种前沿的机器学习算法。内容涵盖k均值聚类、主成分分析、关联规则、社会网络分析等无...

  • 机器学习基础 原理、算法与实践

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    袁梅宇著2018 年出版295 页ISBN:9787302500148

    本书主要介绍机器学习的基础算法,采用MATLAB编程实现各个算法。主要内容包括机器学习介绍、线性回归、逻辑回归、模型评估与选择、决策树、K-均值算法和EM、神经网络、K近邻和kd树、贝叶斯与文本分类、隐马...

  • 图灵程序设计丛书 Python数据科学与机器学习 从入门到实践

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    张海艳责任编辑;陈光欣译;(美)弗兰克·凯恩2019 年出版274 页ISBN:9787115512413

    本书帮助你进入数据科学的世界,让你能够使用Python进行数据分析和高效的机器学习。首先从一节Python速成课开始,然后回顾统计学和概率论的基础知识,接着深入讨论与数据挖掘和机器学习相关的60多个主题。这些主...

  • Python机器学习 第2版

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    (美)塞巴斯蒂安·拉施卡,瓦希德·米尔贾利利著2019 年出版366 页ISBN:9787111611509

    机器学习与预测分析正在改变企业和其他组织的运作方式,本书将带领读者进入预测分析的世界。全书共16章,除了简要介绍机器学习及Python在机器学习中的应用,还系统讲述了数据分类、数据预处理、模型优化、集成学...

  • Python+Spark 2.0+Hadoop 机器学习与大数据实战

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    林大贵著2018 年出版519 页ISBN:9787302490739

    本书详细介绍如何模拟云计算的虚拟环境的架设与计算机网络设定外,并且介绍基础软件下载与安装,按部就班地利用简单的范例程序与网络所收集数据,让读者从实际的操作中,很踏实地学习到,如何利用多台计算机所架设的...

  • 机器学习经典算法剖析 基于OpenCV

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    赵春江编著2018 年出版290 页ISBN:9787115482136

    本书就是出于此目的,对正态贝叶斯分类器、K近邻算法、支持向量机、决策树、AdaBoost、梯度提升树、随机森林、极端随机树、期望极大值、神经网络这十大经典的机器学习算法先进行具体的原理分析,然后给出OpenC...

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