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機器學習Python版

作者：(美)馬克·E.芬納|責編:曲熠|譯者:江紅//余青松//余靖
出版社：機械工業
ISBN：9787111706007

出版日期：2022/07/01
裝幀：平裝
頁數：482

人民幣：RMB 149 元售價：元

內容大鋼

    本書面向初學者，使用Python語言以及流行的scikit-learn機器學習庫等資源，通過易於實踐的項目，幫助讀者掌握開發有效的機器學習系統所需的流程、模式和策略。
    與包含大量數學公式的書籍不同，本書主要通過故事、圖片和代碼示例來講解機器學習的概念和技術，盡量減輕讀者在數學方面的負擔，但要求讀者具備一定的編程基礎。書中逐步引導讀者完成構建、訓練和評估學習系統的每一步，在此過程中，根據需要不斷填充機器學習系統的各個組成部分，拓展機器學習工具箱，並嘗試探索複雜的新技術。
    本書主要內容：
    理解機器學習的演算法、模型和核心概念。
    構建分類器和回歸器。
    評估機器學習系統的性能。
    利用特徵工程將原始的粗糙數據平滑成有用的格式。
    將多個組件連接到一個系統中，並調整其性能。
    將機器學習技術應用於圖像處理和文本處理。
    將核心概念與神經網路和圖模型聯繫起來。

作者介紹

(美)馬克·E.芬納|責編:曲熠|譯者:江紅//余青松//余靖

譯者序
推薦序
前言
作者簡介
第一部分  機器學習入門
  第1章  機器學習概論
    1.1  歡迎來到機器學習的世界
    1.2  範圍、術語、預測和數據
      1.2.1  特徵
      1.2.2  目標值和預測值
    1.3  讓機器開始機器學習
    1.4  學習系統舉例
      1.4.1  預測類別：分類器舉例
      1.4.2  預測值：回歸器舉例
    1.5  評估機器學習系統
      1.5.1  準確率
      1.5.2  資源消耗
    1.6  創建機器學習系統的過程
    1.7  機器學習的假設和現實
    1.8  本章參考閱讀資料
      1.8.1  本書內容
      1.8.2  章節註釋
  第2章  相關技術背景
    2.1  編程環境配置
    2.2  數學語言的必要性
    2.3  用於解決機器學習問題的軟體
    2.4  概率
      2.4.1  基本事件
      2.4.2  獨立性
      2.4.3  條件概率
      2.4.4  概率分佈
    2.5  線性組合、加權和以及點積
      2.5.1  加權平均
      2.5.2  平方和
      2.5.3  誤差平方和
    2.6  幾何視圖：空間中的點
      2.6.1  直線
      2.6.2  直線拓展
    2.7  表示法和加1技巧
    2.8  漸入佳境：突破線性和非線性
    2.9  NumPy與「數學無所不在」
  ……
第二部分  通用評估技術
第三部分  更多方法和其他技術
第四部分  高級主題
附錄  mlwpy.py程序清單

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