Python机器学习基础教程 - 第5页

...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。本书图文并茂，通俗易懂，非常适合计算机爱好者...

...p>本书设置了 24 个话题，对应四大类机器学习经典算法（回归、分类、降维、聚类），覆盖算法包括： 回归分析、多元线性回归、非线性回归、正则化回归、贝叶斯回归、高斯过程、k 最近邻分类、朴素贝叶 斯分类、高斯判别分析、支持向量机...

...介绍机器学习基本概念及工具，然后从概念、原理、Python实现、应用场景几个方面，详细剖析机器学习中主要的算法，如线性回归算法、Logistic回归算法、KNN算法、朴素贝叶斯算法、决策树算法、支持向量机算法、K-means聚类算法、神经网络、集成学习...

...Python 和 Keras 进行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读...

人工智能和机器学习的广泛应用给当今的许多行业带来了根本性的变革。在金融领域，人工智能技术也已锋芒初露。通过阅读本书，你将了解如何利用神经网络和强化学习等方法，对金融市场的走势做出预测。

...Python编程》最后四章以线性代数收尾。《数学要素：全彩图解 + 微课 + Python编程》内容编排上突出“图解 + 编程 + 机器学习应用”。讲解一些特定数学工具时，《数学要素：全彩图解 + 微课 + Python编程》会穿插介绍其在数据科学和机器学习...

...思维，数学公式的推导可以自然地在编写代码的过程中展开。本书带领程序员使用自己熟知的工具，即代码，来理解机器学习和游戏设计中的数学知识。通过 Python 代码和 300 多个练习，读者将掌握二维向量、三维向量...

...从 Python 程序库入门、NumPy 数组和 Pandas 入门开始，陆续介绍了数据的检索、数据加工与存储、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...

...进行数据的提取、处理和分析，主要内容包括：数据分析和Python 的基本介绍，NumPy 库，pandas 库，如何使用pandas 读写和提取数据，用matplotlib 库和scikit-learn 库分别实现数据可视化和机器学习，以实例演示如何从原始数据获得信息、D3...

...用 Python 高效地存储和操作带标签的/列式数据；第 4 章的主角是 Matplotlib，它为 Python 提供了许多数据可视化功能；第 5 章以 Scikit-Learn 为主，这个程序库为最重要的机器学习算法提供了高效整洁的 Python...