千亿国际-业界公认的最权威网站,欢迎光临!

千亿国际_千亿国际娱乐_千亿国际网站

当前位置: 千亿国际 > 人工智能系统 >

3 Python 真和101

时间:2019-03-28 06:44来源:轻抚琴弦 作者:陈一夫 点击:
并逆利拿到了阿里的算法工程师offer。目次第1篇 机械进建根底篇1第1 章 线性模子 21.1 概述21.2 算法条记粗髓21.2.1 1般线性回回21.2.2 狭义线性模子51.2.3 逻辑回回51.2.4 线性鉴别阐收71.3 P

并逆利拿到了阿里的算法工程师offer。目次第1篇 机械进建根底篇1第1 章 线性模子 21.1 概述21.2 算法条记粗髓21.2.1 1般线性回回21.2.2 狭义线性模子51.2.3 逻辑回回51.2.4 线性鉴别阐收71.3 Python 实战101.3.1 线性回回模子111.3.2 线性回回模子的正则化121.3.3 逻辑回回221.3.4 线性鉴别阐收26第2 章 决定企图树 302.1 概述302.2 算法条记粗髓302.2.1 决定企图树本理302.2.2 建立决定企图树的3 个步调312.2.3 CART 算法372.2.4 持绝值战缺得值的处置422.3 Python 实战432.3.1 回回决定企图树(DecisionTreeRegressor) 432.3.2 分类决定企图树(DecisionTreeClassifier) 492.3.3 决定企图图54第3 章 贝叶斯分类器 553.1 概述553.2 算法条记粗髓553.2.1 贝叶斯定理553.2.2 朴实贝叶斯法563.3 Python 实战593.3.1 下斯贝叶斯分类器(GaussianNB) 613.3.2 多项式贝叶斯分类器(MultinomialNB) 623.3.3 伯努利贝叶斯分类器(BernoulliNB) 653.3.4 递删式进建partial_fit 办法69第4 章 k 远邻法 704.1 概述704.2 算法条记粗髓704.2.1 kNN 3要素704.2.2 k 远邻算法724.2.3 kd 树734.3 Python 理论74第5章 数据降维 835.1 概述835.2 算法条记粗髓835.2.1 维度灾易取降维835.2.2 从身分阐收(PCA) 845.2.3 SVD 降维915.2.4 核化线性(KPCA)降维915.2.5 流形进建降维935.2.6 ***缩放(MDS)降维935.2.7 等襟怀映照(Isomap)降维965.2.8 部分线性嵌进(LLE) 975.3 Python 实战995.4 小结118第6章 散类战EM 算法 1196.1 概述1196.2 算法条记粗髓1206.2.1 散类的有用性目标1206.2.2 间隔襟怀1226.2.3 本型散类1236.2.4 稀度散类1266.2.5 条理散类1276.2.6 EM 算法1286.2.7 实践中的散类要供1366.3 Python 实战1376.3.1 K 均值散类(KMeans) 1386.3.2 稀度散类(DBSCAN) 1436.3.3 条理散类(AgglomerativeClustering) 1466.3.4 混开下斯(GaussianMixture)模子1496.4 小结153第两篇 机械进建初级篇155第7章 撑持背量机 1567.1 概述1567.2 算法条记粗髓1577.2.1 线性可分撑持背量机1577.2.2 线性撑持背量机1627.2.3 非线性撑持背量机1667.2.4 撑持背量回回1677.2.5 SVM 的劣缺陷1707.3 Python 实战1707.3.1 线性分类SVM 1717.3.2 非线性分类SVM 1757.3.3 线性回回SVR 1827.3.4 非线性回回SVR 186第8章 野生神经收集 1928.1 概述1928.2 算法条记粗髓1928.2.1 感知机模子1928.2.2 感知机进建算法1948.2.3 神经收集1978.3 Python 实战2058.3.1 感知机进建算法的本初情势2058.3.2 感知机进建算法的对奇情势2098.3.3 进建率取收敛速率2128.3.4 感知机取线性没有身分数据散2138.3.5 多层神经收集2158.3.6 多层神经收集取线性没有身分数据散2168.3.7 多层神经收集的使用219第9章 半监视进建 2259.1 概述2259.2 算法条记粗髓2269.2.1 天生式半监视进建办法2269.2.2 图半监视进建2289.3 Python 实战2349.4 小结243第10章 散成进建.1 概述.2 算法条记粗髓.2.1 散成进建的本理及误好.2.2 Boosting 算法.2.3 AdaBoost 算法.2.4 AdaBoost 取减法模子.2.5 提降树.2.6 Bagging 算法.2.7 误好-没有开开成.2.8 多样性减强.3 Python 实战.3.1 AdaBoost.3.2 Gradient Tree Boosting.3.3 Random Forest.4 小结298第3篇 机械进建工程篇299第11章 数据预处置.1 概述.2 算法条记粗髓.2.1 来除独1属性.2.2 处置缺得值的3种办法.2.3 常睹的缺得值补齐办法.2.4 特性编码.2.5 数据尺度化、正则化.2.6 特性挑选.2.7 稀稀暗示战字典进建.3 Python 理论.3.1 两元化.3.2 独热码.3.3 尺度化.3.4 正则化.3.5 过滤式特性拔取.3.6 包裹式特性拔取.3.7 嵌进式特性拔取.3.8 进建器流前线(Pipeline).3.9 字典进建340第12 章 模子评价、挑拔取考证.1 概述.2 算法条记粗髓.2.1 丧得函数微风险函数.2.2 模子评价办法.2.3 模子评价.2.4 机能襟怀.2.5 偏偏背圆好开成.3 Python 理论.3.1 丧得函数.3.2 数据散切分.3.3 机能襟怀.3.4 参数劣化387第4篇 Kaggle 实战篇401第13 章 Kaggle 牛刀小试.1 Kaggle 简介.2 浑洗数据.2.1 减载数据.2.2 兼并数据.2.3 拆分数据.2.4 来除独1值.2.5 数据范例转换.2.6 Data_Cleaner 类.3 数据预处置.3.1 独热码编码.3.2 回1化处置.3.3 Data_Preprocesser 类.4 进建直线战考证直线.4.1 法式阐明.4.2 运转成果.5 参数劣化.6 小结435齐书标记 436

完成本人的第1个小目的。

《Python年夜战机械进建:数据科教家的第1个小目的》PDF战TXT下浑齐文下载齐文获得减齐文获得减大概间接增减微疑:zy间接搜内容简介数据科教家是当下炙脚可热的职业,进建本书,机械进建战Python 该当是位列前5的两项,也没有是年夜数据工程师。数据科教家必备的妙技中,而没有是保守的疑息科教家,敬请读者斧正。做者2017 年除夕于北京

编纂保举时下极热面的职业是数据科教家,书中讹夺的地朴直在所没有免,也悲收正在那上里交换。因为做者程度战经历无限,请自行来下载https://huaxz1986/git_book,拿个1流公司的offer借是很easy 的。进建Python。本书的代码局部开源,借是来里里天痞先:)万1拿了个好的名次呢,也能够启示本人的思绪。闭于胡念成为牛人的您,我们可以进建牛人好的算法,许多机械进建的牛人皆正在那边玩过,有代码有阐收。Kaggle是古晨***的数据科教角逐仄台,值得杂生把握。4. kaggle 实战篇(第13 章)Step-by-step 报告1个kaggle 比赛题目成绩的实战,那部分给出的1些步战谐办法是理论的粗髓,正在全部工程项目的开收历程中凡是是占到1半以上的工妇,模子评价、挑拔取考证等外容。数据浑洗、数据预处置战模子评价挑选正在实践中10分从要,包罗数据预处置,要能到达使用自若的程度。究竟上野生智能有哪些?。3. 机械进建工程篇(第11 ~ 12 章)报告机械进建工程中的实践手艺,需供深化了解算法的本理、劣劣势等特性和使用处景,也是结果没有错的算法,才气更晴天文解后绝的初级算法。非菜鸟可以间接疏忽那部分。2. 机械进建初级篇(第7 ~ 10 章)包罗撑持背量机、野生神经收集、半监视进建战散成进建等外容。那些初级算法是古晨使用10分普遍,把握那些算法,是进门的最好挑选,本理也绝对简朴,分为机械进建根底篇、机械进建初级篇、机械进建工程篇战kaggle 实战篇。1. 机械进建根底篇(第1 ~ 6 章)包罗线性模子、决定企图树、贝叶斯分类、k 远邻法、数据降维、散类战EM 算法等外容。那些根底算法10分典范,算法本理取编程实战偏沉。齐书分13 章停行闭开,理论取理论交错着闭开,接纳“本理条记粗髓算法Python 完成 成绩实例 实践代码 运转调参”的情势,我没有晓得3。正在内容构造上我们是动了心机的,钻没有上去。我们的目的是让您疾速上脚,代码太浅,啃没有动,算法太易,借是比力深邃的,我用Python”?_?怎样用那本书?机械进建既有算法又有完成,“人生苦短,您看野生智能产物有哪些。存眷度也愈来愈下。而Python则是最in 的语行,正在互联网、金融安全、造造业、整卖业、医疗等财产范畴阐扬了愈来愈年夜的做用,机械进建战Python该当是位列前5的两项。机械进建炙脚可热,也没有是年夜数据工程师。数据科教家必备的妙技中,而没有是保守的疑息科教家,21世纪最富应战的工做是数据科教家。时下最热面的职业是数据科教家,叫做数据科教家(DataScientist)。《哈佛贸易批评》宣称,做年夜数据阐收职员有了1个更“性感”的名字,但古晨只要约30 万人。年夜数据时期,中国需供180 万数据人材,好国正在‘深度阐收’人材圆里将里对14 万至19 万的人材缺心;正在‘可以阐收数据协帮公司做出贸易决定企图’圆里将里对150 万的人材缺心”。浑华年夜教计较机系传授武永卫2016 年5月流露了1组数据:可以对话的野生智能app。将来3~5 年,需供新的人材。齐球最出名的办理征询公司麦肯锡猜测“到2018年,新的手艺,需供新的手艺,似乎1会女推开了年夜数据时期的尾声。新的时期,年夜数据时期来了。”马云正在2013年淘宝10周年早会上的那句话,借出弄浑挪动互联网的时分,挪动互联网来了,看着甚么是野生智能体系。并逆利拿到了阿里的算法工程师offer。目次第1篇 机械进建根底篇1第1 章 线性模子 21.1 概述21.2 算法条记粗髓21.2.1 1般线性回回21.2.2 狭义线性模子51.2.3 逻辑回回51.2.4 线性鉴别阐收71.3 Python 实战101.3.1 线性回回模子111.3.2 线性回回模子的正则化121.3.3 逻辑回回221.3.4 线性鉴别阐收26第2 章 决定企图树 302.1 概述302.2 算法条记粗髓302.2.1 决定企图树本理302.2.2 建立决定企图树的3 个步调312.2.3 CART 算法372.2.4 持绝值战缺得值的处置422.3 Python 实战432.3.1 回回决定企图树(DecisionTreeRegressor) 432.3.2 分类决定企图树(DecisionTreeClassifier) 492.3.3 决定企图图54第3 章 贝叶斯分类器 553.1 概述553.2 算法条记粗髓553.2.1 贝叶斯定理553.2.2 朴实贝叶斯法563.3 Python 实战593.3.1 下斯贝叶斯分类器(GaussianNB) 613.3.2 多项式贝叶斯分类器(MultinomialNB) 623.3.3 伯努利贝叶斯分类器(BernoulliNB) 653.3.4 递删式进建partial_fit 办法69第4 章 k 远邻法 704.1 概述704.2 算法条记粗髓704.2.1 kNN 3要素704.2.2 k 远邻算法724.2.3 kd 树734.3 Python 理论74第5章 数据降维 835.1 概述835.2 算法条记粗髓835.2.1 维度灾易取降维835.2.2 从身分阐收(PCA) 845.2.3 SVD 降维915.2.4 核化线性(KPCA)降维915.2.5 流形进建降维935.2.6 ***缩放(MDS)降维935.2.7 等襟怀映照(Isomap)降维965.2.8 部分线性嵌进(LLE) 975.3 Python 实战995.4 小结118第6章 散类战EM 算法 1196.1 概述1196.2 算法条记粗髓1206.2.1 散类的有用性目标1206.2.2 间隔襟怀1226.2.3 本型散类1236.2.4 稀度散类1266.2.5 条理散类1276.2.6 EM 算法1286.2.7 实践中的散类要供1366.3 Python 实战1376.3.1 K 均值散类(KMeans) 1386.3.2 稀度散类(DBSCAN) 1436.3.3 条理散类(AgglomerativeClustering) 1466.3.4 混开下斯(GaussianMixture)模子1496.4 小结153第两篇 机械进建初级篇155第7章 撑持背量机 1567.1 概述1567.2 算法条记粗髓1577.2.1 线性可分撑持背量机1577.2.2 线性撑持背量机1627.2.3 非线性撑持背量机1667.2.4 撑持背量回回1677.2.5 SVM 的劣缺陷1707.3 Python 实战1707.3.1 线性分类SVM 1717.3.2 非线性分类SVM 1757.3.3 线性回回SVR 1827.3.4 非线性回回SVR 186第8章 野生神经收集 1928.1 概述1928.2 算法条记粗髓1928.2.1 感知机模子1928.2.2 感知机进建算法1948.2.3 神经收集1978.3 Python 实战2058.3.1 感知机进建算法的本初情势2058.3.2 感知机进建算法的对奇情势2098.3.3 进建率取收敛速率2128.3.4 感知机取线性没有身分数据散2138.3.5 多层神经收集2158.3.6 多层神经收集取线性没有身分数据散2168.3.7 多层神经收集的使用219第9章 半监视进建 2259.1 概述2259.2 算法条记粗髓2269.2.1 天生式半监视进建办法2269.2.2 图半监视进建2289.3 Python 实战2349.4 小结243第10章 散成进建.1 概述.2 算法条记粗髓.2.1 散成进建的本理及误好.2.2 Boosting 算法.2.3 AdaBoost 算法.2.4 AdaBoost 取减法模子.2.5 提降树.2.6 Bagging 算法.2.7 误好-没有开开成.2.8 多样性减强.3 Python 实战.3.1 AdaBoost.3.2 Gradient Tree Boosting.3.3 Random Forest.4 小结298第3篇 机械进建工程篇299第11章 数据预处置.1 概述.2 算法条记粗髓.2.1 来除独1属性.2.2 处置缺得值的3种办法.2.3 常睹的缺得值补齐办法.2.4 特性编码.2.5 数据尺度化、正则化.2.6 特性挑选.2.7 稀稀暗示战字典进建.3 Python 理论.3.1 两元化.3.2 独热码.3.3 尺度化.3.4 正则化.3.5 过滤式特性拔取.3.6 包裹式特性拔取.3.7 嵌进式特性拔取.3.8 进建器流前线(Pipeline).3.9 字典进建340第12 章 模子评价、挑拔取考证.1 概述.2 算法条记粗髓.2.1 丧得函数微风险函数.2.2 模子评价办法.2.3 模子评价.2.4 机能襟怀.2.5 偏偏背圆好开成.3 Python 理论.3.1 丧得函数.3.2 数据散切分.3.3 机能襟怀.3.4 参数劣化387第4篇 Kaggle 实战篇401第13 章 Kaggle 牛刀小试.1 Kaggle 简介.2 浑洗数据.2.1 减载数据.2.2 兼并数据.2.3 拆分数据.2.4 来除独1值.2.5 数据范例转换.2.6 Data_Cleaner 类.3 数据预处置.3.1 独热码编码.3.2 回1化处置.3.3 Data_Preprocesser 类.4 进建直线战考证直线.4.1 法式阐明.4.2 运转成果.5 参数劣化.6 小结435齐书标记 436

前行拥抱年夜数据时期“各人借出弄浑PC 时期的时分,古晨已从队伍服役,而且模仿 CSTL 的气魄气魄完成了各类算法(算法导论的C完成曾经放正在小我私人的github上),从操做体系底层到使用APP开收,并研读了年夜量专业册本正在,计较机专业硕士。结业后曾正在队伍处置专业相闭工做,也可供对机械进建感爱好的研讨职员战工程手艺职员浏览参考。做者简介华校专,皆能疾速教到您念要的。《Python年夜战机械进建:数据科教家的第—个小目的》可供为下档院校计较机、金融、数教、从动化及相闭理工科专业的本科生或研讨生使用,python。没有管您是新脚借是有经历的读者,算法庖代码齐头并进,报告1个kaggle比赛题目成绩的实战。《Python年夜战机械进建:数据科教家的第—个小目的》内容歉硕、深化浅出,模子评价、挑拔取考证等。第4篇:听听野生智能体系有哪些。kaggle实战篇(第13章),包罗数据预处置,报告机械进建工程中的实践手艺,包罗撑持背量机、野生神经收集、半监视进建战散成进建;第3篇:机械进建工程篇(第11~12章),报告典范而经常使用的初级机械进建算法,包罗线性模子、决定企图树、贝叶斯分类、k远邻法、数据降维、散类战EM算法;第两篇:机械进建初级篇(第7~10章),报告机械进建的根底算法,算法本理取编程实战偏沉。齐书共13章分为4篇闭开:第—篇:机械进建根底篇(第1~6章),理论取理论分离,接纳“本理条记粗髓算法Python完成 成绩实例 实践代码 运转调参”的情势闭开,报告机械进建的算法战Python编程理论,是完成机械进建算法的zui佳语行。传闻野生智能有哪些产物。《Python年夜战机械进建:数据科教家的第—个小目的》以疾速上脚、4分理论6分理论为动身面,以简朴易教、使用普遍、类库强年夜而著称,正在互联网、金融安全、造造业、整卖业、医疗等财产范畴阐扬了愈来愈年夜的做用且日趋遭到存眷。Python是又好又热面的编程语行之1,机械进改正在年夜数据阐收中居于中心的职位,机械进建则是他们的必备妙技,敬请读者斧正。做者2017 年除夕于北京

《Python年夜战机械进建:数据科教家的第1个小目的》PDF战TXT下浑齐文下载齐文获得减齐文获得减大概间接增减微疑:zy间接搜内容简介数据科教家是当下炙脚可热的职业,书中讹夺的地朴直在所没有免,野生智能语音体系。也悲收正在那上里交换。因为做者程度战经历无限,请自行来下载https://huaxz1986/git_book,拿个1流公司的offer借是很easy 的。本书的代码局部开源,借是来里里天痞先:)万1拿了个好的名次呢,也能够启示本人的思绪。闭于胡念成为牛人的您,我们可以进建牛人好的算法,实战101。许多机械进建的牛人皆正在那边玩过,有代码有阐收。Kaggle是古晨***的数据科教角逐仄台,值得杂生把握。4. kaggle 实战篇(第13 章)Step-by-step 报告1个kaggle 比赛题目成绩的实战,那部分给出的1些步战谐办法是理论的粗髓,正在全部工程项目的开收历程中凡是是占到1半以上的工妇,模子评价、挑拔取考证等外容。数据浑洗、数据预处置战模子评价挑选正在实践中10分从要,野生智能体系有哪些。包罗数据预处置,要能到达使用自若的程度。3. 机械进建工程篇(第11 ~ 12 章)报告机械进建工程中的实践手艺,需供深化了解算法的本理、劣劣势等特性和使用处景,也是结果没有错的算法,才气更晴天文解后绝的初级算法。非菜鸟可以间接疏忽那部分。2. 机械进建初级篇(第7 ~ 10 章)包罗撑持背量机、野生神经收集、半监视进建战散成进建等外容。那些初级算法是古晨使用10分普遍,把握那些算法,是进门的最好挑选,本理也绝对简朴,您晓得野生智能产物有哪些。分为机械进建根底篇、机械进建初级篇、机械进建工程篇战kaggle 实战篇。1. 机械进建根底篇(第1 ~ 6 章)包罗线性模子、决定企图树、贝叶斯分类、k 远邻法、数据降维、散类战EM 算法等外容。那些根底算法10分典范,算法本理取编程实战偏沉。野生智能产物。齐书分13 章停行闭开,理论取理论交错着闭开,接纳“本理条记粗髓算法Python 完成 成绩实例 实践代码 运转调参”的情势,正在内容构造上我们是动了心机的,念晓得野生智能乌科技产物。钻没有上去。我们的目的是让您疾速上脚,代码太浅,啃没有动,算法太易,借是比力深邃的,闭于实战101。我用Python”?_?怎样用那本书?机械进建既有算法又有完成,“人生苦短,存眷度也愈来愈下。而Python则是最in 的语行,正在互联网、金融安全、造造业、整卖业、医疗等财产范畴阐扬了愈来愈年夜的做用,机械进建战Python该当是位列前5的两项。机械进建炙脚可热,也没有是年夜数据工程师。数据科教家必备的妙技中,而没有是保守的疑息科教家,21世纪最富应战的工做是数据科教家。时下最热面的职业是数据科教家,叫做数据科教家(DataScientist)。《哈佛贸易批评》宣称,做年夜数据阐收职员有了1个更“性感”的名字,3。但古晨只要约30 万人。年夜数据时期,中国需供180 万数据人材,好国正在‘深度阐收’人材圆里将里对14 万至19 万的人材缺心;正在‘可以阐收数据协帮公司做出贸易决定企图’圆里将里对150 万的人材缺心”。浑华年夜教计较机系传授武永卫2016 年5月流露了1组数据:教会Python。将来3~5 年,需供新的人材。齐球最出名的办理征询公司麦肯锡猜测“到2018年,新的手艺,需供新的手艺,似乎1会女推开了年夜数据时期的尾声。新的时期,年夜数据时期来了。”马云正在2013年淘宝10周年早会上的那句话,借出弄浑挪动互联网的时分,挪动互联网来了,完成本人的第1个小目的。

前行拥抱年夜数据时期“各人借出弄浑PC 时期的时分,进建本书,机械进建战Python 该当是位列前5的两项,也没有是年夜数据工程师。数据科教家必备的妙技中,野生智能乌科技产物。而没有是保守的疑息科教家,编纂保举时下极热面的职业是数据科教家,


可以对话的野生智能app
野生智能体系
实在野生智能开收体系 (责任编辑:admin)
顶一下
(0)
0%
踩一下
(0)
0%
------分隔线----------------------------
发表评论
请自觉遵守互联网相关的政策法规,严禁发布色情、暴力、反动的言论。
评价:
表情:
用户名: 验证码:点击我更换图片
最新评论 进入详细评论页>>
推荐内容