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作者
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不靠框架硬功夫Scikit-learn手刻機器學習每行程式碼
作者:
鄧立國
;
郭雅秋
;
陳子堯
;
鄧淇文
出版社:
深智數位
出版日:
2022/12/21
裝訂:
平裝
★ ML 最強套件 scikit-learn ✕ 經典演算法,帶領你徹底攻略所有 ML 必備理論與實踐技能! 【本書內容】 機器學習是一門多領域交叉學科,涉及機率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法複雜度理論等多門學科。其研究電腦模擬或實現人類的學習行為,獲取新的知識,重新組合現有知識結構並改善自身的效能。 本書針對機器學習領域描述了多個學習模型、策略、演算法、理論以及應用,以 Python 3 為基礎,使用 scikit-learn 解決實際問題。 全書完整介紹機器學習基本概念、演算法流程、模型建構、資料訓練、模型評估與最佳化、必備工具和實現方法,並佐以實際案例,以機器學習的經典演算法為軸線:演算法分析 ▶ 資料獲取 ▶ 模型建構 ▶ 推斷 ▶ 演算法評估,讓你理論與實踐技能一次學會,輕易上手。 【本書特色】 ML 的最佳參考書,scikit-learn 的最紮實實戰應用,亦為深入 AI 技術的優良基礎! ● 機器學習概述 ● 資料特徵提取 ● scikit-learn 估計器分類 ● 單純貝氏分類 ● 簡單線性迴歸到多元線性迴歸 ● k 近鄰演算法分類 ● 線性迴歸到邏輯迴歸 ● 非線性分類與決策樹迴歸 ● 決策樹到隨機森林 ● 感知機到支持向量機 ● 從感知機到類神經網路 ● 主成分分析降維
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