Python高级机器学习
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图灵程序设计丛书

Python高级机器学习

John Hearty (作者) 王大鹏 , 管晨 , 郭鹏程 (译者)
用Python语言详细解读前沿机器学习技术,助你高效解决数据科学难题
Python是杰出的脚本语言,在速度、安全性和可扩展性等方面表现出众。在机器学习领域,越来越多的从业者也选择使用易于上手、功能强大的Python语言。本书依次介绍无监督机器学习、深度信念网络、堆叠式降噪自编码机、卷积神经网络、半监督学习技术、文本特征工程,模型集成方法,以及其他一些实用的Python机器学习工具。除了理论知识与代码实现,本书还细致讲解了分析和解决问题的思路,极具启发性。
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出版信息

  • 书  名Python高级机器学习
  • 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 张卫国
  • 出版日期2020-01-13
  • 书  号978-7-115-52968-8
  • 定  价59.00 元
  • 页  数175
  • 印刷方式单色
  • 开  本16开
  • 出版状态上市销售
  • 原书名Advanced Machine Learning with Python
  • 原书号9781784398637

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本书特色

近些年机器学习发展迅猛,早已从科研领域延伸到了商业领域,新技术和新应用不断涌现,其中Python语言光芒难掩。越来越多的开发者和研究人员选择了Python,Python也助推了机器学习和数据科学的发展。

本书是基于Python的机器学习指南,全面介绍了各种强大的机器学习技术,不仅清晰阐释了基本的算法和概念,而且运用丰富的Python代码示例展示了各种复杂算法的实现与应用,此外还介绍了如何使用流行的机器学习库和框架。对于想要了解数据科学领域中的新进展,以提高自身技能的Python开发人员、分析师和数据科学家来说,本书值得一读。

- 利用无监督学习技术识别数据集的内在模式与结构
- 掌握受限玻尔兹曼机和深度信念网络的工作原理
- 使用堆叠降噪自编码机构建深度架构
- 应用卷积神经网络解决图像分类问题
- 学习CPLE、自学习和S3VM等半监督学习技术
- 运用强大的特征工程技术提升模型性能
- 使用集成技术提升深度学习模型的效率
- 介绍Lasagne、TensorFlow等机器学习工具

目录

版权声明 阅读
前言 阅读
第 1 章 无监督机器学习 阅读
第 2 章 深度信念网络 阅读
第 3 章 堆叠式降噪自编码机
第 4 章 卷积神经网络
第 5 章 半监督学习
第 6 章 文本特征工程
第 7 章 特征工程II
第 8 章 集成方法
第 9 章 其他Python机器学习工具
附录 代码运行要求

作者介绍

约翰·哈蒂(John Hearty),数据科学家,数据科学和架构工程领域咨询专家,曾为微软、世嘉等公司提供咨询服务,致力于将机器学习前沿技术付诸实践,热衷于用Python构建机器学习解决方案。现任职于NuData Security公司。

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