- ISBN:9787111729860
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:16开
- 页数:154
- 出版时间:2023-06-01
- 条形码:9787111729860 ; 978-7-111-72986-0
内容简介
本书提供了使用Python开发机器学习应用程序的基本原理。主要内容包括:机器学习概念及其应用;数据预处理、降维;各种线性模型、集成学习方法、随机森林、提升方法;自然语言处理、深度学习等。本书跟进了机器学习的近期新研究成果,比如近几年提出的有名算法XGBoost和CatBoost,以及SHAP值。这些方法是机器学习领域中新颖且优选的模型。本书目的是向读者介绍从业人员采用的解决机器学习问题的主要现代算法,跟踪机器学习领域研究前沿,并为初学者提供使用机器学习的方法。本书覆盖面广,对所有希望在数据科学和分析任务中使用机器学习的人来说,本书既是一本很好的学习资料,同时也是一本实战教程,其中介绍了多种统计模型,并提供了大量的相应代码,以将这些概念一致地应用于实际问题。
目录
作者简介
Andrea Giussani,意大利博科尼大学计算机科学的学术研究员,拥有机器学习领域丰富的理论知识和实战经验,长期为博科尼大学学生讲授机器学习课程。同时,他拥有统计学博士学位,并且在Journal of Applied Statistics、Statistics and Probability Letters等同行评审期刊上发表过文章。
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