Python机器学习及实践/人工智能科学与技术丛书--聚文网

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内容简介

Python是目前比较热门的编程语言，以简单易学、应用广泛、类库强大而著称，是实现机器学习算法的首选语言。本书以Python 3.6.5为编写平台，以帮助读者快速上手、理论与实践相结合为出发点，介绍Python机器学习的相关内容。全书共10章，分别介绍了机器学习的基础知识、近邻法、数据降维、分类算法、回归算法、聚类算法、神经网络、推荐算法、频繁项集、数据预处理。通过本书的学习，读者可了解Python编程及在机器学习中的应用。本书可作为对Python和机器学习感兴趣的初学者的参考书，也可作为从事Python开发的广大科研人员、学者、工程技术人员的参考书，还可作为高等院校人工智能、计算机等相关专业的教材。

作者简介

\\\\\\\"Python是目前比较热门的编程语言，以简单易学、应用广泛、类库强大而著称，是实现机器学习算法的首选语言。本书以Python 3.6.5为编写平台，以帮助读者快速上手、理论与实践相结合为出发点，介绍Python机器学习的相关内容。全书共10章，分别介绍了机器学习的基础知识、近邻法、数据降维、分类算法、回归算法、聚类算法、神经网络、推荐算法、频繁项集、数据预处理。通过本书的学习，读者可了解Python编程及在机器学习中的应用。本书可作为对Python和机器学习感兴趣的初学者的参考书，也可作为从事Python开发的广大科研人员、学者、工程技术人员的参考书，还可作为高等院校人工智能、计算机等相关专业的教材。 \\\\\\\"

第1章机器学习的基础知识 1.1 何谓机器学习 1.1.1 传感器和海量数据 1.1.2 机器学习的重要性 1.1.3 机器学习的表现 1.1.4 机器学习的主要任务 1.1.5 选择合适的算法 1.1.6 机器学习程序的步骤 1.2 综合分类 1.3 推荐系统和深度学习 1.3.1 推荐系统 1.3.2 深度学习 1.4 何为Python 1.4.1 使用Python软件的由来 1.4.2 为什么使用Python 1.4.3 Python设计定位 1.4.4 Python的优缺点 1.4.5 Python的应用 1.5 Python编程第一步 1.6 NumPy函数库基础 1.7 Python迭代器与生成器 1.7.1 迭代器 1.7.2 生成器 1.8 多线程 1.8.1 学习Python线程 1.8.2 线程模块 1.8.3 线程同步 1.8.4 线程优先级队列(Queue) 1.9 小结 1.10 习题第2章 Python近邻法 2.1 k近邻法的三要素 2.1.1 k值选择 2.1.2 距离度量 2.1.3 分类决策规则 2.2 k近邻法 2.3 kd树 2.3.1 什么是kd树 2.3.2 如何构建kd树 2.3.3 如何在kd树中搜索 2.4 Python实现kd树、k近邻法 2.5 小结 2.6 习题第3章 Python数据降维 3.1 维度灾难与降维 3.2 主成分分析 3.2.1 PCA原理 3.2.2 PCA算法 3.2.3 PCA降维的两个准则 3.3 SVD降维

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