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圖解機器學習演算法(全彩印刷)/圖靈程序設計叢書

  • 作者：(日)秋庭伸也//杉山阿聖//寺田學|責編:杜曉靜|譯者:鄭明智
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115563569
  • 出版日期：2021/06/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：181
人民幣：RMB 79.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書基於豐富的圖示，詳細介紹了有監督學習和無監督學習的17種演算法，包括線性回歸、正則化、邏輯回歸、支持向量機、核方法、樸素貝葉斯、隨機森林、神經網路、KNN、PCA、LSA、NMF、LDA、k-means演算法、混合高斯分佈、LLE和t-SNE。書中針對各演算法均用Python代碼進行了實現，讀者可一邊運行代碼一邊閱讀，從而加深對演算法的理解。
作者介紹
(日)秋庭伸也//杉山阿聖//寺田學|責編:杜曉靜|譯者:鄭明智
目錄
第1章  機器學習基礎
  1.1  機器學習概要
    什麼是機器學習
    機器學習的種類
    機器學習的應用
  1.2  機器學習的步驟
    數據的重要性
    有監督學習（分類）的例子
    無監督學習（聚類）的例子
    可視化
    圖形的種類和畫法：使用Matplotlib顯示圖形的方法
    使用pandas理解和處理數據
    本章小結
第2章  有監督學習
  2.1  演算法1：線性回歸
    概述
    演算法說明
    詳細說明
  2.2  演算法2：正則化
    概述
    演算法說明
    詳細說明
  2.3  演算法3：邏輯回歸
    概述
    演算法說明
    詳細說明
  2.4  演算法4：支持向量機
    概述
    演算法說明
    詳細說明
  2.5  演算法5：支持向量機（核方法）
    概述
    演算法說明
    詳細說明
  2.6  演算法6：樸素貝葉斯
    概述
    演算法說明
    詳細說明
  2.7  演算法7：隨機森林
    概述
    演算法說明
    詳細說明
  2.8  演算法8：神經網路
    概述
    演算法說明
    詳細說明
  2.9  演算法9：KNN
    概述
    演算法說明
    詳細說明

第3章  無監督學習
  3.1  演算法10：PCA
    概述
    演算法說明
    詳細說明
  3.2  演算法11：LSA
    概述
    演算法說明
    詳細說明
  3.3  演算法12：NMF
    概述
    演算法說明
    詳細說明
  3.4  演算法13：LDA
    概述
    演算法說明
    詳細說明
  3.5  演算法14：k-means演算法
    概述
    演算法說明
    詳細說明
  3.6  演算法15：混合高斯分佈
    概述
    演算法說明
    詳細說明
  3.7  演算法16：LLE
    概述
    演算法說明
    詳細說明
  3.8  演算法17：t-SNE
    概述
    演算法說明
    詳細說明
第4章  評估方法和各種數據的處理
  4.1  評估方法
    有監督學習的評估
    分類問題的評估方法
    回歸問題的評估方法
    均方誤差和決定係數指標的不同
    與其他演算法進行比較
    超參數的設置
    模型的過擬合
    防止過擬合的方法
    將數據分為訓練數據和驗證數據
    交叉驗證
    搜索超參數
  4.2  文本數據的轉換處理
    基於單詞出現次數的轉換
    基於tf-idf的轉換
    應用於機器學習模型

  4.3  圖像數據的轉換處理
    直接將像素信息作為數值使用
    將轉換后的向量數據作為輸入來應用機器學習模型
第5章  環境搭建
  5.1  Python 3的安裝
    Windows
    macOS
    Linu
    使用Anaconda在Windows上安裝
  5.2  虛擬環境
    通過官方安裝程序安裝Python的情況
    通過Anaconda安裝Python的情況
  5.3  三方包的安裝
    什麼是三方包
    安裝三方包的方法
參考文獻

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