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Python机器学习(fn)实战案例 赵卫?PDF 下蝲
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?sh)子版仅供预览，下蝲?4时内务必删除，支持正版Q喜Ƣ的误买正版书c：(x)
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相关截图Q?br />  资料介：(x) 《Python机器学习(fn)实战案例》基?Python语言,实现?0个典 型的实战案例,其内Ҏ(gu)盖了机器学习(fn)的基法,主要包括l计学习(fn)基础、分cR贝叶斯|络、文本分析?囑փ处理{机器学?fn)理论?/span> 资料目录Q?/strong>
W?章集装箱危险品瞒报预?/span>
1.1业务背景分析
1.2数据提取
1.3数据预处?/span>
1.3.1数据集成
1.3.2数据清洗
1.3.3数据变换
1.3.4数据L?/span>
1.3.5特征重要性筛?/span>
1.3.6数据q
1.4危险品瞒报预徏?/span>
1.5模型评估
W?章保险品推?/span>
2.1业务背景分析
2.2数据探烦
2.3数据预处?/span>
2.4分类模型构徏
2.5q数据?/span>
2.6法调参
2.7模型比较
W?章图书类目自动标引系l?/span>
3.1业务背景分析
3.2数据提取
3.3数据预处?/span>
3.4Z贝叶斯分cȝ文献标引
3.4.1增量训练
3.4.2特征降维与消?/span>
3.4.3权重调节
3.5性能评估与结?/span>
3.6ZBERT法的文献标?/span>
3.6.1数据预处?/span>
3.6.2构徏训练?/span>
3.6.3模型实现
W?章基于分cȝ法的学习(fn)p|预警
4.1业务背景分析
4.2学习(fn)p|风险预测程
4.3数据攉
4.4数据预处?/span>
4.4.1数据探查及特征选择
4.4.2数据集划分及不^衡样本处?/span>
4.4.3h生成及标准化处理
4.5随机林法
4.5.1|格搜烦及模型训l?/span>
4.5.2l果分析与可视化
4.5.3特征重要性分?/span>
4.5.4与其他算法比?/span>
W?章自然语a处理技术实?/span>
5.1业务背景分析
5.2分析框架
5.3数据攉
5.4建立模型
5.4.1文本分词
5.4.2主题词提?/span>
5.4.3情感分析
5.4.4语义角色标记
5.4.5语言模型
5.4.6词向量模型Word2vec
W?章基于标{信息推荐pȝ
6.1业务背景分析
6.2数据预处?/span>
6.2.1现有pȝ现状
6.2.2数据预处?/span>
6.3内容分析
6.4Z协同qo(h)推荐
6.4.1用户偏好矩阵构徏
6.4.2用户怼度度?/span>
6.5Z用户兴趣推荐
6.6“冷启?rdquo;问题与合策?/span>
6.6.1冷启动问题分?/span>
6.6.2混合{略
W?章快销行业客户行ؓ(f)分析与流失预?/span>
7.1业务背景分析
7.2数据预处?/span>
7.2.1数据整理
7.2.2数据l计与探?/span>
7.3用户行ؓ(f)分析
7.3.1用户失风险评估
7.3.2失风险预警模型集成
W?章基于深度学?fn)的囄识别pȝ
8.1业务背景分析
8.2囄识别技术方?/span>
8.3囄预处?mdash;—表格旋{
8.4囄预处?mdash;—表格提取
8.5ZPaddlePaddle框架的文本识?/span>
8.5.1环境安装
8.5.2模型设计
8.5.3模型训练
8.5.4模型使用
8.6Z密集L(fng)|络的文本识别模?/span>
8.6.1训练数据生成
8.6.2DenseNet模型训练
8.6.3文本识别模型调用
W?章超分L率图像重?/span>
9.1数据探烦
9.2数据预处?/span>
9.2.1囑փ寸调整
9.2.2载入数据
9.2.3囑փ预处?/span>
9.2.4持久化测试数?/span>
9.3模型设计
9.3.1D差?/span>
9.3.2上采?PixelShuffler
9.3.3生成?/span>
9.3.4判别?/span>
9.3.5损失函数与优化器定义
9.3.6训练q程
9.4实验评估
W?0章hcL动识?/span>
10.1业务背景分析
10.2数据探烦
10.3数据预处?/span>
10.4模型构徏
10.5模型评估
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| Java1234官方?5Q?/td> | 
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| Java1234官方?5Q?/td> | 838462530 |
苏公|安?32061202001004?/p>
