《机器学习入门》[90M]百度网盘|pdf下载|亲测有效
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机器学习入门 pdf下载

出版社 荣桢图书专营店
出版年 2020-11
页数 390页
装帧 精装
评分 8.6(豆瓣)
8.99¥ 10.99¥

内容简介

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基本信息

书名:机器学习入门

定价:39.00元

作者:奥利弗·西奥博尔德

出版社:机械工业出版社

出版日期:2020-11-01

ISBN:9787111662242

字数

页码

版次

装帧:其他

开本:32开

商品重量

目录

译者序
前言
章什么是机器学习
第2章机器学习种类
21监督学习
22非监督学习
23强化学习
第3章机器学习工具箱
31数据
32基础设施
33算法
34可视化
35工具箱
36大数据
37基础设施
38算法
第4章数据清洗
41特征选择
42行压缩
43Onehot编码
44分箱
45缺失值
第5章设置数据
51交叉验证
52需要多少数据
第6章回归分析
61计算示例
62逻辑回归
63支持向量机
第7章聚类
71k近邻
72k均值聚类
73设置k值
第8章偏差和方差
第9章人工神经网络
91概述
92构建神经网络
0章决策树
101构建决策树
102森林
103Boosting
1章集成建模
2章开发环境
121导库
122导入数据集并预览
123查找行
124打印列名
3章使用Python构建模型
131导库
132导入数据集
133清洗数据集
134清洗过程
135分割数据
136选择算法并配置超参数
137评估结果
4章模型优化
141模型优化代码
142网格搜索模型代码
5章模型测试
6章其他资源
161机器学习
162人工智能的未来
163编程
164系统
165深度学习
166未来生涯
7章数据集下载
171世界幸福报告数据集
172酒店评论数据集
173精酿啤酒数据集
参考文献