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[书籍] 机器学习算法原理与编程实践 pdf 高清下载

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发表于 2017-10-19 14:42:52 | 显示全部楼层 |阅读模式

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机器学习算法原理与编程实践内容简介  · · · · · ·
本书是机器学习原理和算法编码实现的基础性读物,内容分为两大主线:单个算法的原理讲解和机器学习理论的发展变迁。算法除包含传统的分类、聚类、预测等常用算法之外,还新增了深度学习、贝叶斯网、隐马尔科夫模型等内容。对于每个算法,均包括提出问题、解决策略、数学推导、编码实现、结果评估几部分。数学推导力图做到由浅入深,深入浅出。结构上数学原理与程序代码一一对照,有助于降低学习门槛,加深公式的理解,起到推广和扩大机器学习的作用。
目录  · · · · · ·
第1章 机器学习的基础 1
1.1 编程语言与开发环境 2
1.1.1 搭建Python开发环境 2
1.1.2 安装Python算法库 4
1.1.3 IDE配置及其安装测试 5
1.2 对象、矩阵与矢量化编程 8
1.2.1 对象与维度 8
1.2.2 初识矩阵 10
1.2.3 矢量化编程与GPU运算 13
1.2.4 理解数学公式与NumPy矩阵运算 14
1.2.5 Linalg线性代数库 18
1.3 机器学习的数学基础 20
1.3.1 相似性的度量 21
1.3.2 各类距离的意义与Python实现 22
1.3.3 理解随机性 29
1.3.4 回顾概率论 30
1.3.5 多元统计基础 32
1.3.6 特征间的相关性 33
1.3.7 再谈矩阵——空间的变换 35
1.3.8 数据归一化 40
1.4 数据处理与可视化 42
1.4.1 数据的导入和内存管理 42
1.4.2 表与线性结构的可视化 45
1.4.3 树与分类结构的可视化 46
1.4.4 图与网络结构的可视化 47
1.5 Linux操作系统下部署Python机器学习开发环境 48
1.5.1 Linux发行版的选择 48
1.5.2 CentOS部署多版本Python实例 49
1.5.3 安装NumPy、SciPy、Matplotlib开发包 52
1.5.4 安装Scikit-Learn开发包 54
1.6 结语 55
第2章 中文文本分类 56
2.1 文本挖掘与文本分类的概念 56
2.2 文本分类项目 58
2.2.1 文本预处理 58
2.2.2 中文分词介绍 61
2.2.3 Scikit-Learn库简介 66
2.2.4 向量空间模型 70
2.2.5 权重策略:TF-IDF方法 71
2.2.6 使用朴素贝叶斯分类模块 74
2.2.7 分类结果评估 76
2.3 分类算法:朴素贝叶斯 78
2.3.1 贝叶斯公式推导 78
2.3.2 朴素贝叶斯算法实现 79
2.3.3 算法的改进 82
2.3.4 评估分类结果 82
2.4 分类算法:kNN 83
2.4.1 kNN算法原理 83
2.4.2 kNN算法的Python实现 86
2.4.3 评估分类结果 88
2.5 结语 88


机器学习算法原理与编程实践.zip (76.45 MB, 下载次数: 724)
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发表于 2017-10-19 20:21:42 | 显示全部楼层
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初来乍到

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发表于 2017-10-19 21:51:33 | 显示全部楼层
坛主; 辛苦了!!!  加油! good
坛主; 辛苦了!!!  加油! 坛主; 辛苦了!!!  加油!
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初来乍到

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发表于 2018-2-24 08:45:17 | 显示全部楼层
down ,thanks.
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初来乍到

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发表于 2018-4-2 18:39:36 | 显示全部楼层
感谢楼主的分享!!
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初来乍到

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发表于 2018-4-12 16:11:39 | 显示全部楼层
非常感谢,已收藏
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