發表於2024-11-22
本書一開始就立足於軟件編寫、算法測試的實踐指導,為讀者理解示例代碼、動手編寫自己的程序做必要的鋪墊。
然後,作者纔開始簡明扼要地介紹機器學習算法的定義,以及讀者必須知道的算法類彆、這些算法又各自有何神通,並輕輕點齣:每個算法也有它的死穴。
第三章到第九章,作者深入詳實地講解瞭幾種有代錶性的機器學習算法:K-最近鄰,樸素貝葉斯分類,決策樹和隨機森林,隱馬爾可夫模型,支持嚮量機,神經網絡,以及聚類。在這些章節中,不但講解瞭算法核心部分的數學錶達,也用機智、形象的語言描述瞭算法如何在實際生活中解決問題,並給齣瞭關鍵的Python代碼示例和算法訓練、測試過程。
Matthew Kirk是一名軟件谘詢師、作者和國際演講者,擅長機器學習和數據科學,使用Ruby和Python編程。現居於西雅圖,他喜歡幫助軟件工程師將數據科學融入到他們的技術棧中。
前言 1
第1章 5
可能近似正確的軟件 5
正確地編寫軟件 6
編寫正確的軟件 10
本書計劃 16
第2章 快速介紹機器學習 18
什麼是機器學習 18
有監督學習 18
無監督學習 19
強化學習 20
機器學習能完成什麼 20
本書中使用的數學符號 21
結論 22
第3章 K最近鄰算法 23
如何確定是否想購買一棟房子 23
房子的價格究竟幾何 24
愉悅迴歸 24
什麼是鄰域 25
K最近鄰算法簡介 26
K先生最近的鄰居 26
距離 27
維度災難 33
如何選擇K 34
給西雅圖的房子估價 37
結論 43
第4章 樸素貝葉斯分類 44
通過貝葉斯定理來發現欺詐訂單 44
條件概率 45
概率符號 45
反嚮條件概率(又名貝葉斯定理) 47
樸素貝葉斯分類器 47
貝葉斯推理之樸素 48
僞計數 49
垃圾郵件過濾器 50
標記化和上下文 55
結論 67
第5章 決策樹和隨機森林 68
蘑菇的細微差彆 69
使用民間定理實現蘑菇分類 70
找到最佳切換點 71
修剪樹 74
結論 83
第6章 隱馬爾可夫模型 84
使用狀態機來跟蹤用戶行為 84
輸齣/觀測隱含狀態 86
使用馬爾可夫假設化簡 87
隱馬爾可夫模型 88
評估: 前嚮-後嚮算法 89
通過維特比算法解碼 93
學習問題 94
詞性標注與布朗語庫 94
結論 105
第7章 支持嚮量機 106
客戶滿意度作為語言的函數 107
SVM背後的理論 108
情緒分析器 113
聚閤情緒 124
將情緒映射到底綫 126
結論 127
第8章 神經網絡 128
什麼是神經網絡 129
神經網絡史 129
布爾邏輯 129
感知器 130
如何構建前饋神經網絡 130
構建神經網絡 144
使用神經網絡來對語言分類 145
結論 154
第9章 聚類 155
無任何偏差的研究數據 155
用戶群組 156
測試群集映射 157
K均值聚類 159
最大期望(EM)聚類 161
不可能性定理 163
案例:音樂歸類 164
結論 174
第10章 模型改進與數據提取 175
辯論俱樂部 175
選擇更好的數據 176
最小冗餘最大相關性的特徵選擇 181
特徵變換與矩陣分解 183
結論 189
第11章 將這些方法融閤在一起:結論 191
機器學習算法迴顧 191
如何使用這些信息來解決問題 193
下一步做什麼 193
Python機器學習實踐:測試驅動的開發方法 下載 mobi pdf epub txt 電子書 格式 2024
Python機器學習實踐:測試驅動的開發方法 下載 mobi epub pdf 電子書豆瓣評分非常高,人工智能時代的首選語言。值得一看,推薦
評分書很不錯,就是送來的時候有些摺腳瞭
評分快遞很快就到瞭,書的質量也是很好的!
評分還沒看 很期待的一本書 臨近年假 京東依然堅守 感謝
評分粗略翻瞭一下,感覺書的邏輯和內容都不錯。但是不大適閤之前沒有接觸過python的人,另外六七十的書一張彩圖都沒有,有點可惜
評分早上八點多下的單,給到的預計時間是下午3點到晚上七點送達,結果等到晚上八點,貨物還沒有到配送站,由於東西第二天一早急著要用的,隻能第二天早上趕緊問客服要瞭配送站的電話,自己去聯係快遞的去嚮!有史以來最差的體驗
評分不錯,挺好用的,下次還會再來買的!不錯不錯
評分正品,價格便宜。很喜歡京東購物。為瞭京豆,就評論瞭。
評分物流很快,書也不錯,謝謝!
Python機器學習實踐:測試驅動的開發方法 mobi epub pdf txt 電子書 格式下載 2024