《Python機器學習 預測分析核心算法》

編輯推薦

機器學習關注於預測,其核心是一種基於數學和算法的技術,要掌握該技術,需要對數學及統計概念有深入理解,能夠熟練使用R 語言或者其他編程語言。本書通過集中介紹兩類可以進行有效預測的機器學習算法,展示瞭如何使用Python 編程語言完成機器學習任務,從而降低機器學習難度,使機器學習能夠被更廣泛的人羣掌握。作者利用多年的機器學習經驗帶領讀者設計、構建並實現自己的機器學習方案。

本書儘可能地用簡單的術語來介紹算法,避免複雜的數學推導,同時提供了示例代碼幫助讀者迅速上手。讀者會很快深入瞭解模型構建背後的原理,不論簡單問題還是複雜問題,讀者都可以學會如何找到問題的解決算法。書中詳細的示例,給出了具體的可修改的代碼,展示了機器學習機理,涵蓋了線性迴歸和集成方法,幫助理解使用機器學習方法的基本流程。

本書爲不具備數學或統計背景的讀者量身打造,詳細介紹瞭如何:

● 針對任務選擇合適算法;

● 對不同目的應用訓練好的模型;

● 學習數據處理機制,準備數據;

● 評估模型性能以保證應用效果;

● 掌握Python 機器學習核心算法包;

● 使用示例代碼設計和構建你自己的模型;

● 構建實用的多功能預測模型。

 《Python機器學習 預測分析核心算法》

內容簡介

在學習和研究機器學習的時候,面臨令人眼花繚亂的算法,機器學習新手往往會不知 所措。本書從算法和Python 語言實現的角度,幫助讀者認識機器學習。本書專注於兩類核心的“算法族”,即懲罰線性迴歸和集成方法,並通過代碼實例來 展示所討論的算法的使用原則。全書共分爲7 章,詳細討論了預測模型的兩類核心算法、預測模型的構建、懲罰線性迴歸和集成方法的具體應用和實現。本書主要針對想提高機器學習技能的Python 開發人員,幫助他們解決某一特定的項目或是提升相關的技能。

作者簡介

Michael Bowles 在硅谷***道場教授機器學習,提供機器學習項目諮詢,同時參與了多家創業公司,涉及的領域包括生物信息學、金融高頻交易等。他在麻省理工學院獲得助理教授教職後,創建並運營了兩家硅谷創業公司,這兩家公司都已成功上市。他在***道場的課程往往聽者雲集並且好評頗多。

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