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作  者:[美]Ian Goodfellow（伊恩·古德費洛）、[加]Yoshua Bengio（約書亞·本吉奧）、[加]Aaron Courville（亞倫·庫維爾） 著作 趙申劍、黎彧君、符天凡、李凱 譯者 等 定  價:237 齣 版 社:人民郵電齣版社 齣版日期:2017年07月01日 頁  數:500 裝  幀:>簡裝 ISBN:9787115461476 《機器學習實戰（python基礎教程指南）》
    介紹並實現機器學習的主流算法
    麵嚮日常任務的高效實戰內容
    《機器學習實戰》沒有從理論角度來揭示機器學習算法背後的數學原理，而是通過“原理簡述+問題實例+實際代碼+運行效果”來介紹每一個算法。學習計算機的人都知道，計算機是一門實踐學科，沒有真正實現運行，很難真正理解算法的精髓。這本書的*大好處就是邊學邊用，**適閤於急需邁進機器學習領域的人員學習。實際上，即使對於那些對機器學習有所瞭解的人來說，通過代碼實等 ●《機器學習實戰（python基礎教程指南）》
●《深度學習》
●【注】本套裝以商品標題及實物為準，因倉位不同可能會拆單發貨，如有需要購買前可聯係客服確認後再下單，謝謝！
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內容簡介

《機器學習實戰（python基礎教程指南）》
    機器學習是人工智能研究領域中一個極其重要的研究方嚮，在現今的大數據時代背景下，捕獲數據並從中萃取有價值的信息或模式，成為各行業求生存、謀發展的決定性手段，這使得這一過去為分析師和數學傢所專屬的研究領域越來越為人們所矚目。
    《機器學習實戰》**部分主要介紹機器學習基礎，以及如何利用算法進行分類，並逐步介紹瞭多種經典的監督學習算法，如k近鄰算法、樸素貝葉斯算法、Logistic迴歸算法、支持嚮量機、AdaBoost集成方法、基於樹的迴歸算法和分類迴歸樹（CART）算法等。第三部分則重點介紹無監督學習及其一些主要算法：k均值聚類算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介紹瞭機器學習算法的一些附屬工具。
 等 [美]Ian Goodfellow（伊恩·古德費洛）、[加]Yoshua Bengio（約書亞·本吉奧）、[加]Aaron Courville（亞倫·庫維爾） 著作 趙申劍、黎彧君、符天凡、李凱 譯者 等 《機器學習實戰（python基礎教程指南）》
    Peter Harrington，擁有電氣工程學士和碩士學位，他曾經在美國加州和*國的英特爾公司工作7年。Peter擁有5項美國專利，在三種學術期刊上發錶過文章。他現在是Zillabyte公司的首席科學傢，在加入該公司之前，他曾擔任2年的機器學習軟件顧問。Peter在業餘時間還參加編程競賽和建造3D打印機。 《機器學習實戰（python基礎教程指南）》
    大學畢業後，我先後在加利福尼亞和中國大陸的Intel公司工作。*初，我打算工作兩年之後迴學校讀研究生，但是時光飛逝而過，轉眼就過去瞭六年。那時，我意識到我必須迴到校園。我不想上夜校或進行在綫學習，我就想坐在大學校園裏吸納學校傳授的所有知識。在大學裏，*好的方麵不是你研修的課程或從事的研究，而是一些外圍活動：與人會麵、參加研討會、加入組織、旁聽課程，以及學習未知的知識。
    在2008年，我幫助籌備一個招聘會。我同一個大型金融機構的人交談，他們希望我去應聘他們機構的一個對信用卡建模（判斷某人是否會償還貸款）的崗位。他們問我對隨機分析瞭解多少，那時，我並不能確定“隨機”一詞的意思。他們提齣的工作地點令我無法接受，所以我決定不再考慮瞭。但是，他等
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