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深度学习
Python统计机器学习 版权信息
- ISBN：9787522615011
- 条形码：9787522615011 ; 978-7-5226-1501-1
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
Python统计机器学习 本书特色
读者对象：想学习人工智能、机器学习、深度学习、统计分析、数据分析的所有人员。
要想熟练使用机器学习，理解基于概率、统计的数据分析基础理论是不可或缺的。因此，本书从Python的简单使用方法开始讲解了概率、统计的基础知识，以及基于统计模型的机器学习方法，涵盖回归分析、聚类分析、支持向量机、稀疏学习、决策树、集成学习、高斯过程模型、密度比估计等，内容比较全面，可以让读者很好地了解和掌握Python在统计机器学习中的应用方法。
Python统计机器学习 内容简介
《Python统计机器学习》以 Python为工具，详细介绍了机器学习中统计分析技术和数据分析基础知识。全书共分三部分，**部分介绍了Python中的基本运算方法和概率的相关基础概念。第二部分介绍了统计分析的基础知识，内容涵盖机器学习的问题设置、定量评价各种数据分析结果的框架，并简明描述数据的主成分分析方法、统计建模的思路及假设检验的标准等统计学知识。第三部分介绍了在机器学习中的各种方法，包括回归分析、聚类分析支持向量机、稀疏学习、决策树、集成学习、高斯过程模型及密度比估计等方法，*后还特别介绍了深度学习的贝叶斯优化方法。
《Python统计机器学习》内容丰富，图文并茂，特别适合想学习数据分析、统计分析、机器学习、深度学习的人员参考学习。
Python统计机器学习 目录
**部分 基于Python的计算
第1章 Python基础
1.1 启动与加载软件包
1.2 基于Python的运算
1.3 函数与控制语句
1.4 绘图
第2章 概率的计算
2.1 概率的基本概念
2.2 样本空间和概率分布
2.3 连续随机变量和概率密度函数/分布函数
2.4 期望值和方差
2.5 分位点
2.6 多维随机变量
2.7 独立性
2.8 协方差和相关系数
2.9 条件概率和贝叶斯公式
第二部分 统计分析的基础
第3章 机器学习的问题设置
3.1 有监督学习
3.1.1 分类问题
3.1.2 回归分析
3.2 无监督学习
3.2.1 特征提取
3.2.2 分布估计
3.3 损失函数的 小化和机器学习算法
第4章 统计准确度的评估
4.1 损失函数及训练误差/测试误差
4.2 测试误差的估计：交叉验证法
4.3 ROC曲线和AUC方法
4.3.1 定义
4.3.2 AUC与测试误差
第5章 数据整理与特征提取
5.1 主成分分析
5.2 因子分析
5.3 多维尺度变换
第6章 基于统计模型的学习
6.1 统计模型
6.2 统计的估计
6.3 极大似然估计
6.4 极大似然估计量的计算方法
6.4.1 示例：均匀分布的参数估计
6.4.2 示例：统计模型的参数估计
6.5 贝叶斯估计
6.6 混合模型和EM算法
第7章 假设检验
7.1 假设检验的组成
7.2 非参数检验
7.3 方差分析
第三部分 机器学习的方法
第8章 回归分析的基础
展开全部
Python统计机器学习 作者简介
金森敬文
博士（学术）
东京工业大学信息理工学院教授
理化学研究所创新智能综合研究中心组长
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