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機器學習實踐指南:案例應(yīng)用解析
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《機器學習實踐指南:案例應(yīng)用解析》是機器學習及數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域不可多得的一本著作,也是為數(shù)不多的既有大量實踐應(yīng)用案例又包含算法理論剖析的著作,作者針對機器學習算法既抽象復雜又涉及多門數(shù)學學科的特點,力求理論聯(lián)系實際,始終以算法應(yīng)用為主線,由淺入深以全新的角度詮釋機器學習。全書分為準備篇、基礎(chǔ)篇、統(tǒng)計分析實戰(zhàn)篇和機器學習實戰(zhàn)篇。準備篇介紹了機器學習的發(fā)展及應(yīng)用前景以及常用科學計算平臺,主要包括統(tǒng)計分析語言r、機器學習模塊mlpy和neurolab、科學計算平臺numpy、圖像識別軟件包opencv、網(wǎng)頁分析beautifulsoup等軟件的安裝與配置。基礎(chǔ)篇先對數(shù)學基礎(chǔ)及其在機器學習領(lǐng)域的應(yīng)用進行講述,同時推薦配套學習的數(shù)學書籍,然后運用實例說明計算平臺的使用,以python和r為實現(xiàn)語言,重點講解了圖像算法、信息隱藏、最小二乘法擬合、因子頻率分析、歐氏距離等,告訴讀者如何使用計算平臺完成工程應(yīng)用。最后,通過大量統(tǒng)計分析和機器學習案例提供實踐指南,首先講解回歸分析、區(qū)間分布、數(shù)據(jù)圖形化、分布趨勢、正態(tài)分布、分布擬合等數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ),然后講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、統(tǒng)計算法、歐氏距離、余弦相似度、線性與非線性回歸、數(shù)據(jù)擬合、線性濾波、圖像識別、人臉辨識、網(wǎng)頁分類等機器學習算法。此書可供算法工程師、IT專業(yè)人員以及機器學習愛好者參考使用。

麥好 ·人工智能 ·13.3萬字

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