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机器学习系统设计:python语言实现

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[美] 戴维·朱利安(David Julian)著 作者
机械工业出版社
李洋 译 译者
2017-6-2 出版日期
190 页数
59.00元 价格
平装
智能系统与技术丛书 丛书系列
9787111559603 图书编码

机器学习系统设计:python语言实现 在线电子书 图书标签: 计算机科学  机器学习  Python  计算科学  计算机  美国  深度学习  数据分析   


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发表于2024-12-25


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机器学习系统设计:python语言实现 在线电子书 用户评价

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读的有点头皮发麻,悟到一句话:强逻辑必然有强假设,强假设就是强漏洞,漏洞用超参数来调和。看到身边的老师不禁想到一句话:我以后身边的合作伙伴就是这群大腹便便、秃顶一片,开口闭口就是几篇论文的人?这些人的眼睛戴了眼镜也改不了近视啊!不要!!!怪不得老爸每天警告我:学习可以,千万别学傻了啊!!!我只能狡辩我不傻,但我还是觉得这个环境呆久了绝对会变成自以为是的二傻子。

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有点东拼西凑的感觉

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类似wed课程的讲义,代码有些许错误

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有点东拼西凑的感觉

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毕设打助攻

机器学习系统设计:python语言实现 在线电子书 著者简介

David Julian 数据分析师、信息系统咨询顾问和培训讲师,目前正致力于Urban Ecological Systems Ltd.和Blue Smart Farms的机器学习项目,该项目旨在发现和预测温室作物虫害。他正在收集标签数据训练集,包括图像和环境数据(温度、空气湿度、土壤湿度、和酸碱度等),将这些数据与对虫害的观察结果(目标变量)进行关联,并用于训练神经网络模型。这个项目的目标是减少对虫害进行直接观察作业的需要,预测虫害的爆发,并进行相应的环境条件控制。


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机器学习系统设计:python语言实现 在线电子书 图书描述

本书介绍了机器学习系统设计的整个过程,以及相关的Python库,并在各个知识环节中都给出了Python示例,为设计高效机器学习系统提供详实指南。

本书共9章,第1章介绍机器学习的设计原理和相关模型;第2章讲解Python中众多针对机器学习任务的程序包;第3章涵盖大数据、数据属性、数据源、数据处理和分析等主题,介绍基本的数据类型、结构和属性;第4章探索最常见的机器学习模型,即逻辑模型、树状模型和规则模型;第5章研究机器学习最常用的技术,创建线性回归和Logistic回归的假设语句;第6章介绍人工神经网络算法;第7章讨论特征的不同类型,即定量特征、有序特征和分类特征,以及如何结构化和变换特征;第8章介绍主要的集成方法及其在Scikit-learn中的实现;第9章介绍模型选择和参数调优技术,并将这些技术应用于一些案例研究之中。

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