编辑推荐
● 内容详细 覆盖基础知识、工具模块、常用算法及深度学习延伸知识
● 案例丰富 16个实战案例+2个项目案例,帮助读者快速提高专业技能
● 就业指导 面试题解答+ 自测题+ 简历指导,帮助读者快速入行入职
内容简介
本书以零基础讲解为特色,用实例引导读者学习,深入浅出地介绍Python机器学习的相关知识和实战技能。
全书共17章,分为5篇。第Ⅰ篇为机器学习入门篇,包含第1章,主要介绍机器学习的概念、机器学习研究的主要任务、如何选择合适的算法及机器学习研究问题的一般步骤等;第Ⅱ篇为工具模块使用篇,包含第2~4章,主要介绍数组计算NumPy、数据分析Pandas、图形展示Matplotlib等;第Ⅲ篇为专业技能提升篇,包含第5~13章,主要介绍算法综述、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、AdaBoost、线性回归、k-means、PCA等;第Ⅳ篇为深度学习延伸篇,包含第14章,主要介绍卷积神经网络;第Ⅴ篇为项目技能实战篇,包含第15~17章,主要介绍验证码识别、答题卡识别、机器学习简历指导等。同时,本书随书赠送了大量相关的学习资料,以便读者扩展学习。
本书适用于任何想学习Python机器学习的读者。无论读者是否从事Python相关工作,是否接触过Python,均可通过学习本书快速掌握Python机器学习的开发方法和技巧。
作者简介
桑园 副教授、高级工程师,郑州西亚斯学院骨干教师,计算机科学系主任。主要开设课程:Python程序设计、Java?Web框架开发技术、数据库原理、机器学习等。主要研究方向:机器学习算法研究。先后发表论文10余篇,出版教材专著4部,主持省部级教科研项目4项,作为主要完成人参与教学质量工程2项。
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