包邮用 Python 编程和实践！深度学习教科书

第0章 开发环境的准备 0.1 Anaconda的安装 0.1.1 Anaconda的安装步骤 0.1.2 虚拟环境的创建 0.1.3 第三方库的安装 0.1.4 Jupyter Notebook的启动和操作 第1章 机器学习概论 1.1 机器学习简介 1.1.1 为何现在“机器学习”如此热门 1.1.2 何谓机器学习 1.2 各类机器学习算法 1.2.1 理解监督学习 1.2.2 理解无监督学习 1.2.3 理解强化学习 第2章 机器学习的流程 2.1 机器学习的流程简介 2.1.1 进行机器学习的整体流程 2.1.2 数据的学习 2.2 学习数据的使用方法 2.2.1 学习数据与测试数据 2.2.2 留出法的理论与实践 2.2.3 k折交叉验证的理论 2.2.4 k折交叉验证的实践 2.3 过拟合 2.3.1 何谓过拟合 2.3.2 立拟合的避免 2.4 集成学习 第3章 性能评价指标与PR曲线 3.1 性能评价指标 3.1.1 理解混淆矩阵 3.1.2 编程实现混淆矩阵 3.1.3 准确率 3.1.4 F值 3.1.5 性能评价指标的编程实现 3.2 PR曲线 3.2.1 召回率与**率的关系 3.2.2 何谓PR曲线 3.2.3 基于PR曲线的模型评估 第4章 Python基础入门 4.1 Python基础 4.1.1 Hello world 4.1.2 Python的用途 4.1.3 注释的输入 4.1.4 数值与字符串 4.1.5 运算 4.2 变量 4.2.1 变量的定义 4.2.2 变量的*新 4.2.3 字符串的连接 4.3 类型