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机器学习:Python实践
更新时间:2020-12-22 16:31:17
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本书系统地讲解了机器学习的基本知识,以及在实际项目中使用机器学习的基本步骤和方法;详细地介绍了在进行数据处理、分析时怎样选择合适的算法,以及建立模型并优化等方法,通过不同的例子展示了机器学习在具体项目中的应用和实践经验,是一本非常好的机器学习入门和实践的书籍。不同于很多讲解机器学习的书籍,本书以实践为导向,使用scikit-learn作为编程框架,强调简单、快速地建立模型,解决实际项目问题。读者通过对本书的学习,可以迅速上手实践机器学习,并利用机器学习解决实际问题。
上架时间:2018-01-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行
机器学习:Python实践最新章节
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- A.6 聚类分析
- A.5 scikit-learn的算法选择路径
- A.4 树模型可视化
- A.3 SciPy、NumPy、Matplotlib和Pandas文档
- A.2 Python文档
- A.1 IDE PyCharm介绍
- 附录A
- 22.9 总结
- 22.8 确定最终模型
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AI时代项目经理成长之道:ChatGPT让项目经理插上翅膀
本书通过13章的探讨,带领读者踏上项目管理卓越之路。第1章“人工智能颠覆与重塑项目管理”,首先揭示了人工智能对项目管理的深刻影响和带来的机遇与挑战。紧接着,第2章至第13章依次介绍了使用ChatGPT编写各种文档、在项目启动中的应用、帮助组建高效团队、辅助项目沟通管理、项目计划与管理、项目成本管理、项目时间管理、项目质量管理、项目风险管理、辅助采购计划与采购流程、辅助项目绩效管理以及进行项目总结等计算机16.6万字 心与芯:我们与机器人的无限未来
我们当下正在经历一场AI革命。现在有创纪录的310万个机器人在工厂工作,从事从组装电脑到包装货物以及监测空气质量等各种工作。数量庞大的智能机器以各种各样的方式影响着我们的生活,如提高外科医生的手术精确度,清洁我们的家等等,我们正处于机器智能带来的令人兴奋的可能性当中。下一个万亿规模的企业,也许正在AI机器人领域诞生。当下的机器人产业,远远超出常人的想象。你会看到全世界最先锋的机器人研究团队如何开发计算机13.5万字- 会员
如何教人工智能说人话?
AI的本质是什么?自然语言和人工语言的区别在哪里?ChatGPT究竟是人工智能发展道路上的里程碑,还是某种误入歧途的“假AI”?我们不许诺美丽空洞的AI前景,而是告诉读者,未来的AI之路到底有多少激流险滩——对于统计学工具与硬件升级的片面崇拜,对于智能科学基本原理的蔑视,是目前AI研究的大危机。在我们看来,万众期待的ChatGPT,只是新时代的“牛顿炼金术”。计算机17.8万字 - 会员
人工智能治理研究
本书从技术和规制两个角度入手,以人工智能治理的法律、公共政策以及伦理规范等相关社会行为和社会关系的规则建立和运行为主要思考方向和研究进路,在梳理人工智能发展情况、欧盟及其他国家人工智能立法与政策发布现状的基础上,对人工智能治理的基础、基本路径及我国人工智能产业、政策与规制思路进行了全面和有益的探索。计算机23.9万字 - 会员
贝叶斯算法与机器学习
本书共分为10章,涵盖了贝叶斯概率、概率估计、贝叶斯分类、随机场、参数估计、机器学习、深度学习、贝叶斯网络、动态贝叶斯网络、贝叶斯深度学习等。本书涉及的应用领域包含机器学习、图像处理、语音识别、语义分析等。计算机0字 - 会员
巧用ChatGPT快速搞定数据分析
本书共分为8章,涵盖了从数据分析基础知识、常见的统计学方法到使用ChatGPT进行数据准备、数据清洗、数据特征提取、数据可视化、回归分析与预测建模、分类与聚类分析,以及深度学习和大数据分析等全面的内容。计算机10.7万字 - 会员
硅基物语·AI写作高手:从零开始用ChatGPT学会写作
本书从写作与ChatGPT的基础知识讲起,结合创作者的实际写作经历与写作教学经历,介绍了用ChatGPT写作的基础技巧、进阶写作的方法、不同文体的写作方法、写作变现的秘诀,让读者理解写作技巧与变现思路。计算机14.7万字 - 会员
预训练语言模型:方法、实践与应用
近年来,在自然语言处理领域,基于预训练语言模型的方法已形成全新范式。本书内容分为基础知识、预训练语言模型,以及实践与应用3个部分,共9章。第一部分全面、系统地介绍自然语言处理、神经网络和预训练语言模型的相关知识。第二部分介绍几种具有代表性的预训练语言模型的原理和机制(涉及注意力机制和Transformer模型),包括BERT及其变种,以及近年来发展迅猛的GPT和提示工程。第三部分介绍了基于Lang计算机12.7万字 - 会员
《机器学习》习题参考
本书配套周志华教授所著的《机器学习》教材,通过大量习题考查读者对机器学习相关知识点的理解与掌握。全书分为两个部分:第一部分习题对应《机器学习》第1~10章的内容,包括绪论、模型评估与选择、线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类器、集成学习、聚类、降维与度量学习;第二部分包含6章应用专题,通过综合题的形式对知识点进行多角度考查,包括线性模型的优化与复用、面向类别不平衡数据的分类、神经网络计算机19.3万字