Python機器學習實戰(基於Scikit-learn與PyTorch的神經網路解決方案) Hands-on Machine Learning with Python: Implement Neural Network Solutions with Scikit-learn and PyTorch

譯者 歐拉

Python機器學習實戰(基於Scikit-learn與PyTorch的神經網路解決方案)

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商品描述

本書基於作者多年的積累，透過概念及其解釋、Python程式碼範例及其解釋和程式碼輸出，
特別針對零基礎讀者精心設計了這本機器學習進階指南。
全書包含3部分16章的內容，在介紹完程式設計和資料處理基礎之後，探討了監督學習
（如線性迴歸、邏輯迴歸及決策樹、樸素貝葉斯和支援向量機）、整合學習以及無監督學習（如降維和聚類等）。
值得一提的是，書的最後講到了神經網路和深度學習的基本思想，
探討了人工神經網路、卷積神經網路和遞歸神經網路。
本書適合零基礎且希望了解並掌握機器學習的讀者閱讀與參考。

目錄大綱

Ⅰ部分PYTHON機器學習
第1章Python 3和Jupyter Notebook入門
1.1 Python概述
1.1.1 Python程式語言的歷史
1.1.2 Python程式語言的哲學
1.1.3 Python的使用範圍
1.2 安裝Python
1.2.1 在Linux發行版上安裝Python
1.2.2 在macOS上安裝Python
1.3 Python模式
1.3.1 互動模式
1.3.2 腳本模式
1.4 Pip3工具
1.5 科學Python生態系
1.6 Python的實作與發行版
1.7 Anaconda發行版
1.8 小結
第2章NumPy入門
2.1 開始使用NumPy
2.2 Ndarray的索引
2.3 Ndarray的屬性
2.4 NLJmPy常數
2.5 小結 第 3
章資料視覺化入門
3.1 用於建立Ndarray的NumPy程式
3.2 Matplotlib資料視覺化 
3.3 小結程式設計基礎 矢Pandas中的Series 
 

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