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Python機器學習

Python機器學習

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將於1個工作天內出貨
9789864341405
Sebastian Raschka
劉立民,吳建華
博碩
2016年9月15日
193.00  元
HK$ 164.05
省下 $28.95
 
二樓書卷使用細則
詳情可參考『二樓書卷』使用細則





ISBN:9789864341405
  • 叢書系列:單行本
  • 規格:平裝 / 432頁 / 17 x 23 cm / 普通級
    單行本


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      Python Machine Learning



      「機器學習」(machine learning)已是一門改變資料分析方式的重要學科,而本書將引領你進入預測性分析的世界,透過在科學領域已應用得相當廣泛的 Python 程式語言進行實作。



      藉 由本書,可以幫助你對資料分析的方式做出最佳決策,或是用於提昇機器學習系統的效能。內容包含 scikit-learn、Theano 及 Keras 等一系列強大的 Python 函式庫,並為情緒分析、類神經網路等議題提供指引與訣竅。綜合本書所學知識後,便能夠為你的組織或研究提供最佳解答。



      你能夠從本書學習到

      •探索各種不同的機器學習模型,為你的需求提供多種解決方案。

      •利用 Theano 與 Keras 建構類神經網路運算。

      •撰寫清晰、優雅的 Python 程式碼,使演算法效益最大化。

      •將機器學習模型嵌入於 Web 應用程式之中。

      •透過迴歸分析來預測連續性目標的結果。

      •藉由集群分析發掘隱藏的資料模式與結構。

      •利用高效率的預處理技術來組織資料,並應用最佳實踐來評估機器學習模型。

      •深入探索文字資料及社群媒體資料以實現情緒分析。



      適用讀者

      期望運用 Python 程式語言,從大量資料中取得重要資訊之人士。無論是初次踏入資料科學的領域,還是已具備相關經驗,本書都可作為實用的重點參考資源。

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    •01 賦予電腦從數據中學習的能力

    •02 訓練機器學習的分類演算法

    •03 使用 scikit-learn 巡覽機器學習分類器

    •04 建構良好的訓練數據集——數據預處理

    •05 降維來壓縮數據

    •06 學習模型評估和超參數調校的最佳實作

    •07 結合不同模型來做整體學習

    •08 將機器學習應用於情緒分析

    •09 在 Web 應用程式上嵌入機器學習模型

    •10 以迴歸分析預測連續目標變量

    •11 使用未標記的數據——集群分析

    •12 訓練類神經網路來做圖形識別

    •13 以 Theano 平行化地訓練類神經網路



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    其 他 著 作
    1. Python機器學習(第二版)