python人工智慧機器學習工具書籍:scikit-learnCookbook2ndEdition
簡介
本書包括對機器學習中常見問題和不常見問題的演練和解決方案,以及如何利用scikit-learn有效地執行各種機器學習任務。
第二版首先介紹評估資料統計屬性的方法,併為機器學習建模生成合成資料。當您逐步完成這些章節時,您會遇到一些食譜,它們將教您實施資料預處理,線性迴歸,邏輯迴歸,KNN,NaïveBayes,分類,決策樹,合奏等技術。
此外,您將學習使用多級分類,交叉驗證,模型評估來優化您的模型,並深入學習使用scikit-learn實現深度學習。
除了涵蓋模型部分,API和分類器,迴歸器和估算器等新功能的增強功能外,本書還包含評估和微調模型效能的方法。在本書的最後,您將探索用於Python的scikit-learn提供的眾多功能,以解決您遇到的任何機器學習問題。
參考資料
- 下載:https://www.jianshu.com/p/c2f5d948abe6
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內容
1:高效能機器學習 – NUMPY
2:預模型工作流程和預處理
3:減少尺寸
4:SCIKIT-LEARN線性模型
5:線性模型 – 邏輯迴歸
6:具有距離度量的模型
7:交叉驗證和後模型工作流程
8:支援向量機
9:樹演算法和外掛
10:具有SCIKIT-LEARN的文字和多層分類
11:神經網路
12:建立簡單的估計器
你將學到什麼
- 使用scikit-learn在幾分鐘內構建預測模型
- 理解分類和迴歸之間的差異和關係,兩種型別的監督學習。
- 使用距離度量來預測聚類,這是一種無監督學習
- 找到與Nearest Neighbors具有相似特徵的點。
- 使用自動化和交叉驗證來查詢最佳模型,並專注於資料產品
- 選擇眾多最佳演算法或在整體中一起使用它們。
- 使用sklearn的簡單語法建立自己的估算器
- 探索scikit-learn中提供的前饋神經網路
作者
- 朱利安.阿維拉
Julian Avila是金融和計算機視覺領域的程式設計師和資料科學家。他畢業於麻省理工學院(MIT)數學專業,研究量子力學計算,涉及物理,數學和電腦科學。在麻省理工學院期間,朱利安首先通過與CSAIL實驗室的朋友討論,獲得古典和弗拉門戈吉他,機器學習和人工智慧。
他開始在中學程式設計,包括遊戲和幾何藝術動畫。他成功地參加了數學和程式設計,並在麻省理工學院的幾個小組工作。 Julian用優雅的Python編寫了完整的軟體專案,並進行了即時編譯。他的一些令人難忘的專案包括大型面部識別系統,用於GPU上的神經網路視訊,識別圖片中的神經元部分,及股票市場交易程式。
- 特倫特.豪克
Trent Hauck是一位在西雅圖地區生活和工作的資料科學家。他在堪薩斯州的威奇托長大,並獲得了堪薩斯大學的本科和研究生學位。他是“使用pandas How-to,Packt Publishing”這本書的即時資料密集型應用程式的作者,這本書可以幫助您快速掌握pandas和其他相關技術。
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