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作  者:黄永昌 编著 定  价:59 出 版 社:机械工业出版社 出版日期:2018年03月01日 页  数:207 装  帧:平装 ISBN:9787111590248 ●前言
●第1章机器学习介绍1
●1.1什么是机器学习1
●1.2机器学习有什么用2
●1.3机器学习的分类3
●1.4机器学习应用开发的典型步骤4
●1.4.1数据采集和标记4
●1.4.2数据清洗5
●1.4.3特征选择5
●1.4.4模型选择5
●1.4.5模型训练和测试5
●1.4.6模型性能评估和优化5
●1.4.7模型使用6
●1.5复习题6
●第2章Python机器学习软件包7
●2.1开发环境搭建7
●2.2IPython简介8
●2.2.1IPython基础8
●2.2.2IPython图形界面13
●2.3Numpy简介15
●部分目录

内容简介

本书通过通俗易懂的语言、丰富的图示和生动的实例，拨开了笼罩在机器学习上方复杂的数学“乌云”，让读者以较低的代价和门槛入门机器学习。本书共分为11章，介绍了在Python环境下学习scikit-learn机器学习框架的相关知识，涵盖的主要内容有机器学习概述、Python机器学习软件包、机器学习理论基础、k-近邻算法、线性回归算法、逻辑回归算法、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯算法、PCA算法和k-均值算法等。本书适合有一定编程基础的读者阅读，尤其适合想从事机器学习、人工智能、深度学习及机器人相关技术的程序员和爱好者阅读。另外，相关院校和培训机构也可以将本书作为教材使用。 黄永昌 编著 黄永昌，2004年毕业于厦门大学自动化系。毕业后一直在夏新电子从事手机系统软件的研发，直至2009年转向Android系统软件开发。熟悉C、Python、Java和等多种开发语言。对数据处理及分析有浓厚的兴趣，于2014年开始学习和研究机器学习及数据挖掘领域的相关知识。2015年加入ABB集团，从事智能家居系统的开发，通过分析服务器及客户端日志数据，为智能家居系统开发智能决策模型。 前言    机器学习是近年来非常热门的方向，然而普通的程序员想要转行机器学习却困难重重。回想起来，笔者在刚开始学习机器学习时，一上来就被一大堆数学公式和推导过程所折磨，这样的日子至今还历历在目。当时笔者也觉得机器学习是个门槛非常高的学科。但实际上，在机器学习的从业人员里，究竟有多少人需要从头去实现一个算法？又有多少人有机会去发明一个新算法？从一开始就被细节和难点缠住，这严重打击了想进入机器学习领域新人的热情和信心。    本书就是要解决这个问题。笔者希望尽量通过通俗的语言去描述算法的工作原理，并使用scikit-learn工具包演示算法的使用，以及算法所能解决的问题，给那些非科班出身而想半路“杀进”人工智能领域的程序员，以及对机器学习感兴趣的人提供一本入门的书籍。    等

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