没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
首页Mastering Machine Learning with Python in six Steps-Apress (2017)
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。
资源详情
资源评论
资源推荐
Manohar Swamynathan
A Practical Implementation Guide
to Predictive Data Analytics
using Python
Mastering
Machine Learning
with Python
in six Steps
Mastering Machine Learning with Python in Six Steps
Manohar Swamynathan
Bangalore, Karnataka, India
ISBN-13 (pbk): 978-1-4842-2865-4 ISBN-13 (electronic): 978-1-4842-2866-1
DOI 10.1007/978-1-4842-2866-1
Any source code or other supplementary material referenced by the author in this book is
available to readers on GitHub via the book’s product page, located at www.apress.com/
978-1-4842-2865-4. For more detailed information, please visit http://www.apress.com/
source-code.
Library of Congress Control Number: 2017943522
Copyright © 2017 by Manohar Swamynathan
Contents at a Glance
■Chapter 1: Step 1 – Getting Started in Python �������������������������������� 1
■Chapter 2: Step 2 – Introduction to Machine Learning ����������������� 53
■Chapter 3: Step 3 – Fundamentals of Machine Learning ������������ 117
■Chapter 4: Step 4 – Model Diagnosis and Tuning ����������������������� 209
■Chapter 5: Step 5 – Text Mining and Recommender Systems ���� 251
■Chapter 6: Step 6 – Deep and Reinforcement Learning �������������� 297
■Chapter 7: Conclusion ���������������������������������������������������������������� 345
Index ���������������������������������������������������������������������������������������������� 351
Introduction ������������������������������������������������������������������������������������ xix
Contents
■Chapter 1: Step 1 – Getting Started in Python �������������������������������� 1
The Best Things in Life Are Free �������������������������������������������������������������� 1
The Rising Star ���������������������������������������������������������������������������������������� 2
Python 2�7�x or Python 3�4�x? ������������������������������������������������������������������ 3
Windows Installation ������������������������������������������������������������������������������������������������4
OSX Installation �������������������������������������������������������������������������������������������������������� 4
Linux Installation ������������������������������������������������������������������������������������������������������ 4
Python from Official Website ������������������������������������������������������������������������������������4
Running Python �������������������������������������������������������������������������������������������������������� 5
Key Concepts ������������������������������������������������������������������������������������������� 5
Python Identifiers������������������������������������������������������������������������������������������������������ 5
Keywords ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������6
My First Python Program ������������������������������������������������������������������������������������������ 6
Code Blocks (Indentation & Suites) ��������������������������������������������������������������������������6
Basic Object Types ���������������������������������������������������������������������������������������������������� 8
When to Use List vs� Tuples vs� Set vs� Dictionary �������������������������������������������������� 10
Comments in Python����������������������������������������������������������������������������������������������� 10
Multiline Statement ������������������������������������������������������������������������������������������������ 11
Introduction ������������������������������������������������������������������������������������ xix
Basic Operators ������������������������������������������������������������������������������������������������������12
Control Structure ����������������������������������������������������������������������������������������������������20
Lists ������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 22
Tuple ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 26
Sets�������������������������������������������������������������������������������������������������������������������������29
Dictionary ��������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 37
User-Defined Functions ������������������������������������������������������������������������������������������ 42
Module �������������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 45
File Input/Output ����������������������������������������������������������������������������������������������������� 47
Exception Handling ������������������������������������������������������������������������������������������������� 48
Endnotes ����������������������������������������������������������������������������������������������� 52
■Chapter 2: Step 2 – Introduction to Machine Learning ����������������� 53
History and Evolution ���������������������������������������������������������������������������� 54
Artificial Intelligence Evolution �������������������������������������������������������������� 57
Different Forms ������������������������������������������������������������������������������������� 58
Statistics ����������������������������������������������������������������������������������������������������������������� 58
Data Mining ������������������������������������������������������������������������������������������������������������ 61
Data Analytics ��������������������������������������������������������������������������������������������������������� 61
Data Science ����������������������������������������������������������������������������������������������������������� 64
Statistics vs� Data Mining vs� Data Analytics vs� Data Science ������������������������������ 66
Machine Learning Categories ���������������������������������������������������������������� 67
Supervised Learning ����������������������������������������������������������������������������������������������� 67
Unsupervised Learning ������������������������������������������������������������������������������������������� 68
Reinforcement Learning ����������������������������������������������������������������������������������������� 69
Frameworks for Building Machine Learning Systems ��������������������������� 69
Knowledge Discovery Databases (KDD) ����������������������������������������������������������������� 69
Cross-Industry Standard Process for Data Mining ������������������������������������������������� 71
剩余369页未读,继续阅读
无数的BUG
- 粉丝: 1
- 资源: 42
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 收起
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
会员权益专享
最新资源
- 27页智慧街道信息化建设综合解决方案.pptx
- 计算机二级Ms-Office选择题汇总.doc
- 单链表的插入和删除实验报告 (2).docx
- 单链表的插入和删除实验报告.pdf
- 物联网智能终端项目设备管理方案.pdf
- 如何打造品牌的模式.doc
- 样式控制与页面布局.pdf
- 武汉理工Java实验报告(二).docx
- 2021线上新品消费趋势报告.pdf
- 第3章 Matlab中的矩阵及其运算.docx
- 基于Web的人力资源管理系统的必要性和可行性.doc
- 基于一阶倒立摆的matlab仿真实验.doc
- 速运公司物流管理模式研究教材
- 大数据与管理.pptx
- 单片机课程设计之步进电机.doc
- 大数据与数据挖掘.pptx
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功
评论0