Python機器學習實踐:測試驅動的開發方法 Python机器学习实践:测试驱动的开发方法
馬修·柯克 (Matthew Kirk)
- 出版商: 機械工業
- 出版日期: 2018-01-01
- 定價: $354
- 售價: 8.5 折 $301
- 語言: 簡體中文
- 頁數: 194
- 裝訂: 平裝
- ISBN: 7111589955
- ISBN-13: 9787111581666
-
相關分類:
Machine Learning
- 此書翻譯自: Thoughtful Machine Learning with Python: A Test-Driven Approach
-
相關翻譯:
初探機器學習|使用 Python (Thoughtful Machine Learning with Python) (繁中版)
下單後立即進貨 (約4週~6週)
買這商品的人也買了...
-
$250BootStrap 開發精解:原理、技術、工具及最佳實踐 (Learning Bootstrap - Modern, Elegant and Responsive Web Design Made Easy)
-
$250貝葉斯思維 : 統計建模的 Python 學習法 (Think Bayes : Bayesian Statistics in Python)
-
$490$417 -
$580$458 -
$580$458 -
$250命令行中的數據科學 (Data Science at the Command Line:Facing the Future with Time-Tested Tools)
-
$403Python 金融實戰 (Python for Finance)
-
$480$379 -
$1,780$1,691 -
$534$507 -
$620$484 -
$280$266 -
$380$296 -
$594$564 -
$594$564 -
$480$379 -
$720$562 -
$690$587 -
$1,000$780 -
$680$537 -
$560$437 -
$580$458 -
$580$458 -
$720$562 -
$680$537
相關主題
商品描述
《Python機器學習實踐:測試驅動的開發方法》一開始就立足於軟件編寫、算法測試的實踐指導,為讀者理解示例代碼、動手編寫自己的程序做必要的鋪墊。然後,作者才開始簡明扼要地介紹機器學習算法的定義,以及讀者必須知道的算法類別、這些算法又各自有何神通,並輕輕點出:每個算法也有它的死穴。第三章到第九章,作者深入詳實地講解了幾種有代表性的機器學習算法:K—最近鄰,樸素貝葉斯分類,決策樹和隨機森林,隱馬爾可夫模型,支持向量機,神經網絡,以及聚類。在這些章節中,不但講解了算法核心部分的數學表達,也用機智、形象的語言描述了算法如何在實際生活中解決問題,並給出了關鍵的Python代碼示例和算法訓練、測試過程。