Python机器学习实战基于Scikit-learn与PyTorch的神经网络解决方案--聚文网

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内容简介

本书基于作者多年的积累，通过概念及其解释、Python代码示例及其解释和代码输出，特别针对零基础读者精心设计了这本机器学习进阶指南。全书包含3部分16章的内容，在介绍完编程和数据处理基础之后，探讨了监督学习（如线性回归、逻辑回归及决策树、朴素贝叶斯和支持向量机）、集成学习以及无监督学习（如降维和聚类等）。值得一提的是，书的最后讲到了神经网络和深度学习的基本思想，探讨了人工神经网络、卷积神经网络和递归神经网络。本书适合零基础且希望了解和掌握机器学习的读者阅读与参考。

第Ⅰ部分 PYTHON机器学习
第1章 Python 3和Jupyter Notebook入门
1.1 Python概述
1.1.1 Python编程语言的历史
1.1.2 Python编程语言的哲学
1.1.3 Python的使用范围
1.2 安装Python
1.2.1 在Linux发行版上安装Python
1.2.2 在macOS上安装Python
1.3 Python模式
1.3.1 交互模式
1.3.2 脚本模式
1.4 Pip3工具
1.5 科学Python生态系统
1.6 Python的实现和发行版
1.7 Anaconda发行版
1.8 小结
第2章 NumPy入门
2.1 开始使用NumPy
2.2 Ndarray的索引
2.3 Ndarray的属性
2.4 NLJmPy常量
2.5 小结
第3章数据可视化入门
3.1 用于创建Ndarray的NumPy例程
3.2 Matplotlib数据可视化
3.3 小结
第4章 Pandas入门
4.1 Pandas基础矢口识
4.2 Pandas中的Series
4.3 Pandas中的数据框架
4.4 在数据框架中实现数据的可视化
4.5 小结
第Ⅱ部分机器学习方法
第5章 Scikit-learn机器学习概述
5.1 从数据中学习
5.1.1 监督式学习
5.1.2 无监督学习
5.2 机器学习系统的结构
5.2.1 问题理解
5.2.2 数据收集
5.2.3 数据标注和数据准备
5.2.4 数据整理
5.2.5 模型的开发、训练和评估
……
第Ⅲ部分神经网络和深度学习

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