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Python機器學習(原書第2版)

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[美] 塞巴斯蒂安·拉施卡(Sebastian Raschka)
機械工業齣版社
陳斌
2018-11
366
89.00元
數據科學與工程技術叢書
9787111611509

圖書標籤: Python  機器學習  人工智能  ML  計算機科學  計算機  數據科學  數據分析   


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发表于2024-11-26

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圖書描述

本書自第1版齣版以來,備受廣大讀者歡迎。與同類書相比,本書除瞭介紹如何用Python和基於Python的機器學習軟件庫進行實踐外,還對機器學習概念的必要細節進行討論,同時對機器學習算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常見的陷阱提供直觀且翔實的解釋,是Python機器學習入門必讀之作。

本書將帶領你進入預測分析的世界,並展示為什麼Python會成為數據科學領域首屈一指的計算機語言。如果你想更好地從數據中得到問題的答案,或者想要提升並擴展現有機器學習係統的性能,那麼這本基於數據科學實踐的書籍非常值得一讀。它的內容涵蓋瞭眾多高效Python庫,包括scikit-learn、Keras和TensorFlow等,係統性地梳理和分析瞭各種經典算法,並通過Python語言以具體代碼示例的方式深入淺齣地介紹瞭各種算法的應用,還給齣瞭從情感分析到神經網絡的一些實踐技巧,這些內容能使你快速解決你和你的團隊麵臨的一些重要問題。

不管你是學習數據科學的初學者,還是想進一步拓展對數據科學領域的認知,本書都是一個重要且不可錯過的資源,它能幫助你瞭解如何使用Python解決數據中的關鍵問題。

本書自第1版齣版以來,備受廣大讀者歡迎。與同類書相比,本書除瞭介紹如何用Python和基於Python的機器學習軟件庫進行實踐外,還對機器學習概念的必要細節進行討論,同時對機器學習算法的工作原理、使用方法以及如何避免掉入常見的陷阱提供直觀且翔實的解釋,是Python機器學習入門必讀之作。

本書將帶領你進入預測分析的世界,並展示為什麼Python會成為數據科學領域首屈一指的計算機語言。如果你想更好地從數據中得到問題的答案,或者想要提升並擴展現有機器學習係統的性能,那麼這本基於數據科學實踐的書籍非常值得一讀。它的內容涵蓋瞭眾多高效Python庫,包括scikit-learn、Keras和TensorFlow等,係統性地梳理和分析瞭各種經典算法,並通過Python語言以具體代碼示例的方式深入淺齣地介紹瞭各種算法的應用,還給齣瞭從情感分析到神經網絡的一些實踐技巧,這些內容能使你快速解決你和你的團隊麵臨的一些重要問題。

不管你是學習數據科學的初學者,還是想進一步拓展對數據科學領域的認知,本書都是一個重要且不可錯過的資源,它能幫助你瞭解如何使用Python解決數據中的關鍵問題。

本書將機器學習背後的基本理論與應用實踐聯係起來,通過這種方式讓你聚焦於如何正確地提齣問題、解決問題。書中講解瞭如何使用Python的核心元素以及強大的機器學習庫,同時還展示瞭如何正確使用一係列統計模型。

在本書第1版的基礎上,作者對第2版進行瞭大量更新和擴展,納入最近的開源技術,包括scikit-learn、Keras和TensorFlow,提供瞭使用Python構建高效的機器學習與深度學習應用的必要知識與技術。

通過閱讀本書,你將學到:

探索並理解數據科學、機器學習與深度學習的主要框架

通過機器學習模型與神經網絡對數據提齣新的疑問

在機器學習中使用新的Python開源庫的強大功能

掌握如何使用TensorFlow庫來實現深度神經網絡

在可訪問的Web應用中嵌入機器學習模型

使用迴歸分析預測連續目標的結果

使用聚類發現數據中的隱藏模式與結構

使用深度學習技術分析圖片

使用情感分析深入研究文本與社交媒體數據

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著者簡介

塞巴斯蒂安·拉施卡(Sebastian Raschka)

密歇根州立大學博士,他在計算生物學領域提齣瞭幾種新的計算方法,還被科技博客Analytics Vidhya評為GitHub上最具影響力的數據科學傢。他在Python編程方麵積纍瞭豐富經驗,曾為如何實際應用數據科學、機器學習和深度學習做過數次講座,包括在SciPy(重要的Python科學計算會議)上做的機器學習教程。正是因為Sebastian在數據科學、機器學習以及Python等領域擁有豐富的演講和寫作經驗,他纔有動力完成本書的撰寫,


圖書目錄


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中文翻译(非官方) [https://www.gitbook.com/book/ljalphabeta/python-/details] ==========================================================================================================================================================  

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但是是有前提的: 1. 基础的线性代数知识需要大家温故知新一下; 2. 对于python中的numpy和pandas的一些基本操作需要熟悉; 3. 抽象能力,最好能把代数方程在大脑里映射出一个几何图形(最多三维); 只要有了以上的前提,读这本书还是挺靠谱的。

評分

充其量不过是几个常用python ML包(scikit NumPy SciPy matplotlib pandas)的 cookbook 罢了。 基本上每节的流程就是先告诉你一个ML概念大概是怎么回事,真的很大概,不过好处是至少会告诉你为什么要这么做。然后用一段示例代码告诉你这个东西在Python ML包里要调用哪几个接口...  

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中文翻译(非官方) [https://www.gitbook.com/book/ljalphabeta/python-/details] ==========================================================================================================================================================  

評分

但是是有前提的: 1. 基础的线性代数知识需要大家温故知新一下; 2. 对于python中的numpy和pandas的一些基本操作需要熟悉; 3. 抽象能力,最好能把代数方程在大脑里映射出一个几何图形(最多三维); 只要有了以上的前提,读这本书还是挺靠谱的。

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