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Scikit Learn机器学习 常用算法原理及编程实战 by 黄永昌编著 is a book available to read on EtoBox.

What is Scikit Learn机器学习 常用算法原理及编程实战 about?

1 (p1): 第1章 机器学习介绍 1 (p1-1): 1.1什么是机器学习 2 (p1-2): 1.2机器学习有什么用 3 (p1-3): 1.3机器学习的分类 4 (p1-4): 1.4机器学习应用开发的典型步骤 4 (p1-4-1): 1.4.1数据采集和标记 5 (p1-4-2): 1.4.2数据清洗 5 (p1-4-3): 1.4.3特征选择 5 (p1-4-4): 1.4.4模型选择 5 (p1-4-5): 1.4.5模型训练和测试 5 (p1-4-6): 1.4.6模型性能评估和优化 6 (p1-4-7): 1.4.7模型使用 6 (p1-5): 1.5复习题 7 (p2): 第2章 Python机器学习软件包 7 (p2-1): 2.1开发环境搭建 8 (p2-2): 2.2 IPython简介 8 (p2-2-1): 2.2.1 IPython基础 13 (p2-2-2): 2.2.2 IPython图形界面 15 (p2-3): 2.3 Numpy简介 15 (p2-3-1): 2.3.1 Numpy数组 19 (p2-3-2): 2.3.2 Numpy运算 32 (p2-4): 2.4 Pandas简介 32 (p2-4-1): 2.4.1基本数据结构 34 (p2-4-2): 2.4.2数据排序 34 (p2-4-3): 2.4.3数据访问 36 (p2-4-4): 2.4.4时间序列 36 (p2-4-5): 2.4.5数据可视化 38 (p2-4-6): 2.4.6文件读写 38 (p2-5): 2.5 Matplotlib简介 38 (p2-5-1): 2.5.1图形样式 40 (p2-5-2): 2.5.2图形对象 46 (p2-5-3): 2.5.3画图操作 51 (p2-6): 2.6 scikit-learn简介 51 (p2-6-1): 2.6.1 scikit-learn示例 55 (p2-6-2): 2.6.2 scikit-learn一般性原理和通用规则 56 (p2-7): 2.7复习题 57 (p2-8): 2.8拓展学习资源 58 (p3): 第3章 机器学习理论基础 58 (p3-1): 3.1过拟合和欠拟合 59 (p3-2): 3.2成本函数 60 (p3-3): 3.3模型准确性 61 (p3-3-1): 3.3.1模型性能的不同表述方式 61 (p3-3-2): 3.3.2交叉验证数据集 62 (p3-4): 3.4学习曲线 62 (p3-4-1): 3.4.1实例:画出学习曲线 65 (p3-4-2): 3.4.2过拟合和欠拟合的特征 65 (p3-5): 3.5算法模型性能优化 66 (p3-6): 3.6查准率和召回率 67 (p3-7): 3.7 F1 Score 67 (p3-8):

Author

黄永昌编著

Publisher

北京:机械工业出版社

Published

2018

Language

ZH