机器学习 - 第10页

...科学的实用指南，堪称大数据时代的实战宝典。《数据科学实战》旨在让读者能够举一反三地解决重要问题，内容包括：数据科学及工作流程、统计模型与机器学习算法、信息提取与统计变量创建、数据可视化与社交网络...

...问题和算法。引导读者深入理解编程中的数学方法和思路。《程序员的数学 第2版》新增一个附录来介绍机器学习的基础知识，内容涉及感知器、损失函数、梯度下降法和神经网络，旨在带领读者走进机器学习的世界。

...学生、数据分析从业者，还是希望在科研或工作中使用 R 进行数据处理的人士，都能从中获得清晰、高效的指导。通过本书，读者可以建立起扎实的 R 语言基础，掌握常见的数据分析技能，为进一步学习高级统计建模、机器学习...

...还阐述了它与人类思维之间的深刻关系，并对各相关领域和人工智能的发展进行了展望。本书适合喜爱数学、算法、机器学习、人工智能、逻辑学和哲学的大众读者，读者无须过多数学和算法知识就能读懂。

...了C语言的样例代码。书末附录关于C语言的内容也升级至最新标准。第12章新增了Python机器学习的内容，让初学者能够轻松体验人工智能的乐趣。附录也增加了对Python语言的介绍。

...数据可视化等内容。同时，本书还介绍了信号处理与时间序列、应用数据库、分析文本数据与社交媒体、预测性分析与机器学习、Python 生态系统的外部环境和云计算、性能优化及分析、并发性等内容。在本书的最后，还采用 3 个附录...

...读者通过具体的例子学到的是思考问题的方式——如何化繁为简，如何用数学去解决工程问题，如何跳出固有思维不断去思考创新。本书第一版荣获国家图书馆第八届文津图书奖。第二版增加了针对大数据和机器学习的内容...

...包括数据可视化、输入/输出操作和数学中与金融相关的知识等；第4部分介绍Python在算法交易上的应用，重点介绍常见算法，包括机器学习、深度神经网络等人工智能相关算法；第5部分讲解基于蒙特卡洛模拟开发期权及衍生品...

...—Matplotlib库、pandas数据分析基础、用pandas进行数据预处理、机器学习库scikit-learn入门；第10章用一个综合案例——电影数据分析项目，带领读者灵活掌握本书所学内容。本书适合作为高等院校本、专科计算机相关专业的教材，也可供爱好者自学...

...涵盖了数据采集、清洗、存储、检索、转换、可视化、高级数据分析（网络分析）、统计和机器学习等内容。具体内容包括：数据科学的Python核心特性，文本数据、数据库、表格形式的数值数据、series和frame、网络数据的使用，数据的绘制，概率与统计，机器学习。