?!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> 亚洲成a人片在线观看www,亚洲国产精品久久久天堂

亚洲精品92内射,午夜福利院在线观看免费 ,亚洲av中文无码乱人伦在线视色,亚洲国产欧美国产综合在线,亚洲国产精品综合久久2007

?div class="header_top">
Java知识分n|?- L学习(fn)从此开始！    
SpringBoot+SpringSecurity+Vue+ElementPlus权限pȝ实战评 震撼发布        

最新Java全栈׃实战评(免费)

springcloud分布式电(sh)商秒杀实战评

IDEA怹Ȁz?/h2>

66套java实战评无套路领?/h2>

锋哥开始收Java学员啦！

Python学习(fn)路线?/h2>

锋哥开始收Java学员啦！

Python机器学习(fn) 赉|?PDF 下蝲
旉:2024-05-20 11:12来源:http://www.sh6999.cn 作?转蝲  侉|举报
本书以案例驱动的方式讲解机器学习(fn)法的知识点Qƈ以Python语言作ؓ(f)基础开发语a实现法Q包括目前机器学?fn)主算法的原理、算法流E图、算法的详细设计步骤、算法实例、算?/div>
失效链接处理
Python机器学习(fn) 赉|?PDF 下蝲

下蝲地址Q?/strong>
版权归出版社和原作者所有，链接已删除，误买正?br style="padding: 0px; margin: 0px;" />
用户下蝲说明Q?/strong>
?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)
https://product.dangdang.com/1514584540.html
 

相关截图Q?br />


资料介：(x)
本书以案例驱动的方式讲解机器学习(fn)法的知识点Qƈ以Python语言作ؓ(f)基础开发语a实现法Q包括目前机器学?fn)主算法的原理、算法流E图、算法的详细设计步骤、算法实例、算法应用、算法的改进与优化等环节。全书共?7章，前两章介l机器学?fn)与Python语言的相兛_知识Q后面各章以案例的方式分别介l线性回归算法、逻辑回归法、Kq邻法、PCA降维法、k-means法、支持向量机法、AdaBoost法、决{树(wi)法、高斯؜合模型算法、随机森林算法、朴素贝叶斯法、隐马尔可夫模型法、BP经|络法、卷U神l网l算法、递归经|络法。本书适合作ؓ(f)高等院校人工、大数据、计机U学、Y件工E等相关专业本科生和研究生有兌E的教材Q也适用于各U计机~程、h工智能学?fn)认证体p，q可供广大h工智能领域技术h员参考?/span>


资料目录Q?br /> 前言
章机器学?fn)基1
1.1引论1
1.2何谓机器学习(fn)2
1.2.1概述2
1.2.2引例2
1.3机器学习(fn)中的常用法4
1.3.1按照学习(fn)方式划分4
1.3.2按照法怼性划?
1.4本章结14
1.5本章?fn)?4
W?章Python与数据科?5
2.1Python概述15
2.2Python与数据科学的关系16
2.3Python中常用的W三方库16
2.3.1NumPy16
2.3.2SciPy17
2.3.3Pandas17
2.3.4Matplotlib18
2.3.5Scikit-learn18
2.4~译环境18
2.4.1Anaconda19
2.4.2JupyterNotebook21
2.5本章结23
2.6本章?fn)?4
W?章线性回归算?5
3.1法概述25
3.2法程25
3.3法步骤26
3.4法实例30
3.5法应用32
3.6法的改q与优化34
3.7本章结34
3.8本章?fn)?4
W?章逻辑回归法37
4.1法概述37
4.2法程38
4.3法步骤38
4.4法实例40
4.5法应用45
4.6法的改q与优化49
4.7本章结49
4.8本章?fn)?9
W?章Kq邻法51
5.1法概述51
5.2法程52
5.3法步骤52
5.4法实例53
5.5法应用54
5.6法的改q与优化57
5.7本章结58
5.8本章?fn)?8
W?章PCA降维法59
6.1法概述59
6.2法程60
6.3法步骤60
6.3.1内积与投?0
6.3.2方差62
6.3.3协方?2
6.3.4协方差矩?3
6.3.5协方差矩阵对角化63
6.4法实例65
6.5法应用67
6.6法的改q与优化68
6.7本章结68
6.8本章?fn)?9
W?章k-means法70
7.1法概述70
7.2法程70
7.3法步骤71
7.3.1距离度量71
7.3.2法核心(j)思想72
7.3.3初始聚类中心(j)的选择73
7.3.4类个数k的调?3
7.3.5法特点74
7.4法实例75
7.5法应用77
7.6法的改q与优化81
7.7本章结81
7.8本章?fn)?2
W?章支持向量机法84
8.1法概述84
8.2法程85
8.2.1U性可分支持向量机85
8.2.2非线性支持向量机85
8.3法步骤85
8.3.1U性分c?5
8.3.2函数间隔与几何间?7
8.3.3对偶Ҏ(gu)求解88
8.3.4非线性支持向量机与核函数90
8.4法实例93
8.5法应用95
8.6法的改q与优化100
8.7本章结101
8.8本章?fn)?01
W?章AdaBoost法102
9.1法概述102
9.2法程102
9.3法步骤103
9.4法实例105
9.5法应用106
9.6法的改q与优化109
9.7本章结110
9.8本章?fn)?10
0章决{树(wi)法112
10.1法概述112
10.2法程113
10.3法步骤113
10.3.1两个重要概念113
10.3.2实现步骤115
10.4法实例115
10.5法应用118
10.6法的改q与优化119
10.7本章结120
10.8本章?fn)?20
1章高斯؜合模型算?21
11.1法概述121
11.2法程121
11.3法步骤122
11.3.1构徏高斯混合模型122
11.3.2EM法估计模型参数123
11.4法实例125
11.5法应用127
11.6法的改q与优化129
11.7本章结130
11.8本章?fn)?30
2章随机森林算?32
12.1法概述132
12.2法程133
12.3法步骤134
12.3.1构徏数据?34
12.3.2Z数据集构建分cd134
12.3.3投票l合得到l结果ƈ分析135
12.4法实例136
12.5法应用140
12.6法的改q与优化142
12.7本章结143
12.8本章?fn)?43
3章朴素贝叶斯法145
13.1法概述145
13.2法程145
13.3法步骤146
13.4法实例148
13.5法应用149
13.6法的改q与优化151
13.7本章结152
13.8本章?fn)?52
4章隐马尔可夫模型法154
14.1法概述154
14.2法程154
14.3法步骤155
14.4法实例156
14.5法应用159
14.6法的改q与优化165
14.7本章结166
14.8本章?fn)?66
5章BP经|络法167
15.1法概述167
15.2法程167
15.3法步骤168
15.4法实例170
15.5法应用174
15.6法的改q与优化176
15.7本章结177
15.8本章?fn)?77
6章卷U神l网l算?79
16.1法概述179
16.2法程179
16.3法步骤180
16.3.1向前传播阶段181
16.3.2向后传播阶段183
16.4法实例184
16.5法应用188
16.6法的改q与优化193
16.7本章结194
16.8本章?fn)?94
7章递归经|络法196
17.1法概述196
17.2法程197
17.3法步骤198
17.4法实例200
17.5法应用204
17.6法的改q与优化207
17.7本章结208
17.8本章?fn)?08
译֐?fn)题{案210
------分隔U?---------------------------
?!-- //底部模板 -->