Python機器學習實戰 ( 簡體 字) |
| 作者：裔雋 著 | 類別：1. -> 程式設計 -> Python
2. -> 程式設計 -> 機器學習 |
| 譯者： |
| 出版社：科學技術文獻出版社 |  3dWoo書號： 48681
詢問書籍請說出此書號！【有庫存】
NT售價： 340 元 |
| 出版日：3/1/2018 |
| 頁數：309 |
| 光碟數：0 |
|
站長推薦：   |
| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
| |
加入購物車  │加到我的最愛
(請先登入會員) |
| ISBN：9787518938087 |
| 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：本書沒有基礎的Python語言的入門內容，所以如果從未學習過Python的話，可能不適合閱讀本書。
本書的主要內容分為四大部分：
（1）Python開發程式的一些方法技巧，如虛擬環境管理、敏捷開發入門、單元測試等；
（2）Python中的一些中級使用技巧，如列表生成式、多執行緒與多進程、Python程式性能分析等；
（3）機器學習的基本概念和常用演算法介紹，以及如何選擇合適的演算法；
（4）一些使用Python進行建模和機器學習的實際例子。
我們這樣設計是在平時工作學習中發現，作為程式師和資料建模或者機器學習的同事在知識結構和實際應用程式上有一些差異。很多程式師無法理解模型的訓練、調參等概念，因為這些和傳統的不管是瀑布式還是敏捷式的開發都大相徑庭；而建模人員對於一個應用專案的需求、詳細設計、開發、測試、部署、性能等也很難理解。於是我們在實踐中逐漸摸索並採用的方法就是大家都各自往前走一步，程式人員要瞭解建模的基本流程，而作為建模人員要瞭解開發的各個步驟的來龍去脈。
本書既能為Python程式開發人員夯實基礎，提升程式設計技能，又能為使用Python的機器學習從業者提供大量實際案例，使其獲得機器學習實戰經驗，幫助開發人員和建模人員取長補短，彌補各自知識結構上的欠缺，打造更優秀的具有綜合能力的團隊。
|
目錄：第一部分Python開發實戰
第一章開發環境選擇與比較：張目清
第二章Anaconda使用介紹：裔雋
第三章開發規範與方法：張目清
第四章單元測試與代碼覆蓋率：張懌檬
第二部分Python程式設計技巧
第五章列表生成式：裔雋
第六章Collections庫：裔雋
第七章反覆運算器：裔雋
第八章Python多執行緒與多進程淺析：裔雋
第九章Python程式性能分析初步：裔雋
第三部分Python機器學習基礎
第十章機器學習基礎：張懌檬
第十一章主要演算法概覽：張懌檬
第十二章K近鄰演算法：張懌檬
第十三章主成分分析：劉聃
第十四章邏輯回歸：劉聃
第十五章樸素貝葉斯分類器：王新樂
第十六章決策樹演算法：張懌檬
第十七章支持向量機：張懌檬
第十八章K拟Means聚類：王新樂
第十九章人工神經網路：張懌檬
第二十章如何選擇合適的演算法：張懌檬
第二十一章Python機器學習工具：張懌檬
第四部分Python機器學習實例
第二十二章基於RFM的P2P使用者聚類模型：熊怡
第二十三章文本的主題分類：熊怡
第二十四章利用機器翻譯實現自然語言查詢：袁媛
第二十五章身份證漢字和數位識別：寇莉
第二十六章人臉識別：張懌檬
|
| 序： |
