Python机器学习经典实例
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图灵程序设计丛书

Python机器学习经典实例

Prateek Joshi (作者) 陶俊杰 , 陈小莉 (译者)
监督学习技术、预测建模、无监督学习算法等前沿话题的实例代码展示
来自Kaggle的经典数据集和机器学习案例
用流行的Python库scikit-learn解决机器学习问题
在如今这个处处以数据驱动的世界中,机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域,如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识,然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法,例如支持向量机、极端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络,等等。

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出版信息

  • 书  名Python机器学习经典实例
  • 系列书名图灵程序设计丛书
  • 执行编辑关于本书的内容有任何问题,请联系 朱巍
  • 出版日期2017-08-17
  • 书  号978-7-115-46527-6
  • 定  价59.00 元
  • 页  数244
  • 印刷方式单色
  • 开  本16开
  • 出版状态暂时缺货
  • 原书名Python Machine Learning Cookbook
  • 原书号9781786464477

所属分类

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本书特色

用最火的Python语言、通过各种各样的机器学习算法来解决实际问题!
书中介绍的主要问题如下。
- 探索分类分析算法并将其应用于收入等级评估问题
- 使用预测建模并将其应用到实际问题中
- 了解如何使用无监督学习来执行市场细分
- 探索数据可视化技术以多种方式与数据进行交互
- 了解如何构建推荐引擎
- 理解如何与文本数据交互并构建模型来分析它
- 使用隐马尔科夫模型来研究语音数据并识别语音

目录

版权声明 阅读
译者序 阅读
前言 阅读
第 1 章 监督学习 阅读
第 2 章 创建分类器
第 3 章 预测建模
第 4 章 无监督学习——聚类
第 5 章 构建推荐引擎
第 6 章 分析文本数据
第 7 章 语音识别
第 8 章 解剖时间序列和时序数据
第 9 章 图像内容分析
第 10 章 人脸识别
第 11 章 深度神经网络
第 12 章 可视化数据

作者介绍

Prateek Joshi 人工智能专家,重点关注基于内容的分析和深度学习,曾在英伟达、微软研究院、高通公司以及硅谷的几家早期创业公司任职。个人博客地址: www.prateekj.com

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      RandomForestRegressor(bootstrap=True, criterion='mse', max_depth=10,
      max_features='auto', max_leaf_nodes=None,
      min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
      min_samples_leaf=1, min_samples_split=1,
      min_weight_fraction_leaf=0.0, n_estimators=1000, n_jobs=None,
      oob_score=False, random_state=None, verbose=0, warm_start=False)

      官方文档如下:https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomForestRegressor.html#sklearn.ensemble.RandomForestRegressor

      ```
      min_samples_split : int, float, optional (default=2)
      The minimum number of samples required to split an internal node:

      If int, then consider min_samples_split as the minimum number.
      If float, then min_samples_split is a fraction and ceil(min_samples_split * n_samples) are the minimum number of samples for each split.
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