机器学习实战

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Peter Harrington

拥有电气工程学士和硕士学位,他曾经在美国加州和中国的英特尔公司工作7年。Peter拥有5项美国专利,在三种学术期刊上发表过文章。他现在是Zillabyte公司的首席科学家,在加入该公司之前,他曾担任2年的机器学习软件顾问。Peter在业余时间还参加编程竞赛和建造3D打印机。

出版者:人民邮电出版社
作者:Peter Harrington
出品人:
页数:332
译者:李锐
出版时间:2013-6
价格:69.00元
装帧:
isbn号码:9787115317957
丛书系列:
图书标签:
  • 机器学习 
  • python 
  • MachineLearning 
  • 数据挖掘 
  • 算法 
  • 数据分析 
  • 计算机 
  • 编程 
  •  
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机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各行业求生存、谋发展的决定性手段,这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。

本书第一部分主要介绍机器学习基础,以及如何利用算法进行分类,并逐步介绍了多种经典的监督学习算法,如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树(CART)算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法:k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。

全书通过精心编排的实例,切入日常工作任务,摒弃学术化语言,利用高效的可复用Python代码来阐释如何处理统计数据,进行数据分析及可视化。通过各种实例,读者可从中学会机器学习的核心算法,并能将其运用于一些策略性任务中,如分类、预测、推荐。另外,还可用它们来实现一些更高级的功能,如汇总和简化等。

具体描述

读后感

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原书的案例、数据和代码(我自己基于Python3写的)都放在这里啦:https://github.com/Y1ran/Machine-Learning-in-Action-Python3 ,大家可以参考一下,记得star哦 PS. 忍不住吐槽:原书本来的代码除了简单易懂,实在找不出其他优点了。。 PSS.目前还在读,这个月会慢慢写完的,...  

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尽管评论里对这本书褒贬不一,我觉得这些都是根据每个人不同的能力背景出发而给的评论。而对于我这样能力的人来说,这本书可以说是最适合了。我是什么能力状况呢,计算机专业背景,有那么几年开发经验,但是机器学习方面是小白。 看这本书需要一定的编程经验,但不需要很强,...  

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纯属好奇机器学习是怎么回事,虽然是coding渣,冲着现在三分热情在慕课上补了下python的基础知识。就跑来看实战。 下了kiddle版和pdf版本的看了第一章节,大学的矩阵相加,相减,相乘都忘光了, numpy的各个函数也不熟。看的很打击积极性。 遂又上51cto上 又搜机器学习的相关...  

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理论推导太弱,导致部分代码实现难以理解为什么是这样写,建议配合吴恩达讲义使用。 另外贝叶斯那段代码实现应该是错误的,作者在计算概率的时候把分母给弄错了,还有就是因为python版本问题,在python3上跑书上程序需要对程序进行一些改动。 附代码修改: def classifyNB(vec2...  

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尽管评论里对这本书褒贬不一,我觉得这些都是根据每个人不同的能力背景出发而给的评论。而对于我这样能力的人来说,这本书可以说是最适合了。我是什么能力状况呢,计算机专业背景,有那么几年开发经验,但是机器学习方面是小白。 看这本书需要一定的编程经验,但不需要很强,...  

用户评价

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比较老旧了。

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例子给出的代码很差,丝毫不考虑读者的感受。

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介绍了机器学习领域十大算法的原理及应用,但没有深入其背后的数学分析,非常适合我这样的数学渣上路。我要弄懂回归、SVM和AdaBoost还存在明显的障碍。

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处于原理和直接sdk之间的自己实现算法. 不去看数学原理的书, 看这个真的没什么用.

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读到第三章,实在读不下去了,理论太强

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