Python機器學習錦囊妙計
Machine Learning with Python Cookbook
 
作者: Chris Albon
譯者: 陳健文
書號: A585     出版日: 2019/09/26
ISBN: 9789865022709     EAN: 9789865022709
紙本書價格: 580     附件: 
電子書: 尚未出版
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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

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Chris Albon 是肯亞新創公司BRCK的首席資料科學家。他創辦了New Knowledge這家AI公司,以及Partially Derivative播客。Chris在統計學習、人工智慧與軟體工程領域中已累積了超過十年的工作經驗。

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網站擷取|使用Python 第二版 Python資料分析 第二版 優雅的SciPy|Python科學研究的美學


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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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