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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
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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