Python機器學習錦囊妙計 Machine Learning with Python Cookbook ( 繁體 字) |
作者:Chris Albon | 類別:1. -> 程式設計 -> Python 2. -> 程式設計 -> 機器學習 |
譯者:陳健文 |
出版社:歐萊禮圖書 | 3dWoo書號: 51902 詢問書籍請說出此書號!【缺書】 NT定價: 580 元 折扣價: 458 元
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出版日:9/26/2019 |
頁數:375 |
光碟數:0 |
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印刷:黑白印刷 | 語系: ( 繁體 版 ) |
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ISBN:9789865022709 |
作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
(簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
作者序: |
譯者序: |
前言: |
內容簡介:涵蓋預處理到深度學習的實務處方
“Chris巧妙地運用技術處方式的書籍特質,不僅讓經驗豐富的專業人士有可以參考的材料,對初學者而言,本書也是易於瞭解學習的濃縮入門課程。無論是要作為應徵資料科學家時,準備面試的複習材料,亦或是書案前的簡潔、完整參考資料,本書都是極具參考價值的資源。” -Justin Bozonier Grubhub主任資料科學家
這本實務指南提供近200個完整的處方,協助您克服日常工作上可能會遭遇到的機器學習障礙。若您已能自如運用Python與包括pandas與scikit-learn在內的程式庫,就可處理如資料載入、處理文字或數值資料、模型選擇、降維與其他的許多問題。
每一個處方中都有您可以複製進玩具資料集中的程式碼,供您實際操作使用。以之為起點,您可以在其中加入、組合或調整這些程式碼,以架構出應用程式。處方中也會有討論的部份,說明解方的運作情形並提供相關的背景知識。這本錦囊妙計將透過提供必要零件的方式,讓您在理論與概念上,建構出有效的機器學習應用。
您可以在本書中找到處理下列主題的處方: 。向量、矩陣與陣列 。處理數值與分類資料、文字、影像與日期時間 。透過特徵提取或特徵選取方法進行降維 。模型評估與選擇 。線性與邏輯迴歸、樹與林以及k最近鄰 。支持向量機(SVM)、樸素貝氏分類、分群與類神經網路 。儲存與載入完訓模型 |
目錄:第一章 向量、矩陣與陣列 第二章 載入數據 第三章 資料整理 第四章 處理數值資料 第五章 處理類型資料 第六章 處理文本 第七章 處理日期時間 第八章 處理影像 第九章 運用特徵提取降維 第十章 運用特徵選取降維 第十一章 模型評估 第十二章 模型選取 第十三章 線性迴歸 第十四章 樹與林 第十五章 K 最近鄰 第十六章 邏輯迴歸 第十七章 支持向量機 第十八章 樸素貝氏分類 第十九章 分群 第二十章 類神經網路 第二十一章 儲存與載入完訓模型 |
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