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Python机器学习经典实例

Python机器学习经典实例

[美]普拉提克·乔西(Prateek Joshi)
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内容简介

在如今这个处处以数据驱动的世界中,机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域,如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识,然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法,例如支持向量机、极-端*森林、隐马尔可夫模型、条件*场、深度神经网络,等等。
【推荐语】
用zui火的Python语言、通过各种各样的机器学习算法来解决实际问题! 书中介绍的主要问题如下。 - 探索分类分析算法并将其应用于收等级评估问题 - 使用预测建模并将其应用到实际问题中 - 了解如何使用无监督学习来执行市场细分 - 探索数据可视化技术以多种方式与数据行交互 - 了解如何构建推荐引擎 - 理解如何与文本数据交互并构建模型来分析它 - 使用隐马尔科夫模型来研究语音数据并识别语音
【作者】
Prateek Joshi 人工智能专家,重关注基于内容的分析和深度学习,曾在英伟达、微软研究院、高通公司以及硅谷的几家早期创业公司任职。个人博客地址: www.prateekj.com
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