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Python数据挖掘与机器学?方巍 PDF 下蝲


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本书作ؓ数据挖掘入门ȝQ基于真实数据集q行案例实战Q用Python数据U学库,从数据预处理开始一步步介绍数据建模和数据挖掘的q程。主要介l了数据挖掘的基知识、基本工
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资料介:
本书作ؓ数据挖掘入门ȝQ基于真实数据集q行案例实战Q用Python数据U学库,从数据预处理开始一步步介绍数据建模和数据挖掘的q程。主要介l了数据挖掘的基知识、基本工具和实践Ҏ(gu)Q通过循序渐进地讲解算法,带领读者轻松踏上数据挖掘之旅。本书采用理Z实践相结合的方式Q呈C如何使用逻辑回归q行环境数据,如何使用HMMq行中文分词Q如何利用卷U神l网l识别雷辑։面图Q如何用@环神l网l构天机器hQ如何用朴素贝叶斯法q行破预测Q如何用DCGAN|络q行生成{。本书也涉及经|络、在U学习、强化学习、深度学习、大数据处理{内宏V?/span>
本书适合对传l数据挖掘和机器学习法开发感兴趣的读者阅读,也适合需要系l掌握深度学习的开发h员阅诅R?/span>


资料目录Q?br />
前言
W??机器学习基础1
1.1 机器学习概述2
1.2 机器学习的发展历E?
1.3 机器学习分类3
1.3.1 监督学习3
1.3.2 无监督学?
1.3.3 强化学习4
1.3.4 深度学习4
1.4 机器学习的应?
1.5 开发机器学习的步骤7
1.6 Python语言的优?
1.6.1 可执行伪代码8
1.6.2 Python语言使用q泛8
1.6.3 Python语言特色8
1.6.4 Python语言的缺?
1.7 Python开发工具介l?
1.7.1 IDLE?0
1.7.2 IPython?1
1.7.3 PyCharm?1
1.7.4 Jupyter Notebook?2
1.7.5 Anaconda和Spyder?3
1.8 本章结15
W??Python语言?6
2.1 搭徏Python开发环?6
2.1.1 安装Anaconda16
2.1.2 安装Spyder18
2.1.3 q行和保存PythonE序19
2.2 Python计算与变?9
2.2.1 用Python做简单的计算20
2.2.2 Python的运符20
2.2.3 Python的变?1
2.3 Python的字W串22
2.4 Python的列?3
2.5 Python的元l?5
2.6 Python的字?7
2.7 |络爬虫的发展历史和分类28
2.7.1 |络爬虫的发展历?8
2.7.2 |络爬虫的分c?0
2.8 |络爬虫的原?0
2.8.1 理论概述30
2.8.2 爬虫的工作流E?1
2.9 爬虫框架介绍36
2.9.1 Scrapy介绍36
2.9.2 XPath介绍39
2.10 |络爬虫的设计与实现40
2.10.1 |络爬虫的M设计40
2.10.2 具体实现q程40
2.10.3 爬虫l果与分?5
2.11 本章结49
W??回归分析50
3.1 回归分析概述50
3.1.1 基本概念50
3.1.2 可以解决的问?1
3.1.3 回归分析的步?1
3.2 U性回?1
3.2.1 单线性回归分?1
3.2.2 多元U性回归分?2
3.2.3 非线性回归数据分?2
3.3 用Python实现一元线性回?3
3.4 用Python实现多元U性回?6
3.4.1 使用pandasd数据56
3.4.2 分析数据57
3.4.3 U性回归模?8
3.5 ZU性回归的股票预测62
3.5.1 数据获取62
3.5.2 数据预处?3
3.5.3 ~码实现64
3.5.4 l果分析65
3.6 逻辑回归66
3.6.1 构造预函?7
3.6.2 构造损失函数J68
3.6.3 梯度下降法求解小?9
3.7 Z逻辑回归的环境数据检?1
3.7.1 数据来源71
3.7.2 数据处理72
3.7.3 异常数据分析72
3.7.4 数据预测74
3.8 本章结76
W??决策树与随机林77
4.1 决策?7
4.1.1 决策树的基本原理77
4.1.2 决策树的分类78
4.1.3 决策树的优缺?1
4.2 使用决策树对鸢尾花分c?2
4.2.1 Iris数据集简?2
4.2.2 d数据83
4.2.3 鸢尾q?3
4.2.4 数据可视?4
4.2.5 训练和分c?5
4.2.6 数据集多cdc?6
4.2.7 实验l果86
4.3 随机林87
4.3.1 随机林的基本原?7
4.3.2 随机林的收敛?8
4.3.3 随机林的OOB估计89
4.3.4 随机林的随机特征选取89
4.3.5 随机林的优~点90
4.4 葡萄酒数据集的随机森林分c?1
4.4.1 数据攉91
4.4.2 相关库函数简?2
4.4.3 数据基本分析93
4.4.4 使用随机林构徏模型97
4.4.5 实验l果98
4.5 本章结99
W??支持向量?00
5.1 SVM的工作原理及分类100
5.1.1 支持向量机的原理100
5.1.2 U性可分的支持向量?01
5.1.3 非线性可分的支持向量?02
5.2 核函?03
5.2.1 核函数简?03
5.2.2 几种常见的核函数104
5.2.3 核函数如何处理非U性数?04
5.2.4 如何选择合适的核函?05
5.3 SVR?06
5.3.1 SVR原理106
5.3.2 SVR模型106
5.4 旉序列曲线预测107
5.4.1 生成训练数据?07
5.4.2 q用不同的核函数q行支持向量回归108
5.4.3 生成试数据?09
5.4.4 预测q生成图?10
5.4.5 获取预测误差111
5.4.6 创徏数据?12
5.4.7 选取参数112
5.4.8 预测q生成图?12
5.4.9 获取预测误差113
5.5 本章结114
W??隐马可夫模?15
6.1 隐马可夫模型简?15
6.1.1 隐马可夫模型的概念115
6.1.2 详例描述116
6.1.3 HMM程117
6.2 Viterbi法117
6.3 HMM模型用于中文分词119
6.3.1 UI界面119
6.3.2 数据及其~码119
6.3.3 HMM模型121
6.3.4 实验l果122
6.4 本章结124
W??BP经|络模型125
7.1 背景介绍125
7.2 l构特点126
7.3 |络模型126
7.4 人工经|络?27
7.4.1 经?27
7.4.2 单层经|络128
7.4.3 双层经|络129
7.4.4 多层经|络130
7.5 BP经|络131
7.6 通过TensorFlow实现BP经|络132
7.7 本章结134
W??L(fng)经|络135
8.1 传统囑փ识别技?35
8.1.1 囑փ预处?35
8.1.2 囑փ特征提取136
8.1.3 囑փ分类Ҏ(gu)136
8.2 L(fng)经|络l构?37
8.2.1 L(fng)经|络发展历程137
8.2.2 L(fng)经|络l构?37
8.3 L(fng)经|络的结构及原理139
8.3.1 L(fng)?39
8.3.2 池化?40
8.3.3 Ȁzd?42
8.3.4 全连接层144
8.3.5 反馈q算144
8.4 L(fng)经|络的优?46
8.5 雯剖面图识别模?48
8.5.1 数据准备148
8.5.2 构徏模型150
8.6 模型试分析157
8.6.1 部v基本模块157
8.6.2 创徏目l构157
8.6.3 训练|络158
8.6.4 自动化测?58
8.7 本章结160
W??循环经|络161
9.1 自然语言处理161
9.1.1 自然语言处理概述161
9.1.2 自然语言处理应用162
9.2 对话pȝ163
9.2.1 对话pȝ分类163
9.2.2 聊天机器人分c?64
9.3 ZLSTMl构的@环神l网l?65
9.3.1 循环经|络165
9.3.2 通过旉反向传播166
9.3.3 长短期记忆网l(LSTMQ?69
9.4 Seq2Seq模型172
9.4.1 Encoder-Decoder框架173
9.4.2 Attention机制174
9.5 聊天机器人的E序实现176
9.5.1 准备数据176
9.5.2 创徏模型178
9.5.3 训练模型179
9.5.4 试模型180
9.6 本章结181
W?0?聚类与集成算?82
10.1 聚类Ҏ(gu)?82
10.1.1 聚类定义183
10.1.2 聚类要求183
10.2 聚类法184
10.2.1 划分Ҏ(gu)184
10.2.2 层次Ҏ(gu)184
10.2.3 Z密度的方?84
10.2.4 Z|格的方?85
10.2.5 Z模型的方?85
10.3 K-Means法185
10.3.1 K-Means法概述185
10.3.2 K-Means法程185
10.3.3 K-Means法实现186
10.3.4 实验l果及分?88
10.3.5 K-Means法存在的问?88
10.4 K-Means 法189
10.4.1 K-Means 的基本思想189
10.4.2 K-Means 的数学描q?90
10.4.3 K-Means 法程190
10.5 K-Means 的实?91
10.5.1 数据?91
10.5.2 代码实现192
10.5.3 K-Means 实验l果193
10.6 Adaboost集成法的原?94
10.6.1 Boosting法的基本原?94
10.6.2 Adaboost法介绍195
10.6.3 Adaboost分类问题的损失函C?97
10.6.4 Adaboost二元分类问题的算法流E?98
10.6.5 Adaboost回归问题的算法流E?99
10.6.6 Adaboost法的正则化200
10.6.7 Adaboost的优~点200
10.7 Adaboost法实现201
10.7.1 数据集处?01
10.7.2 实现q程201
10.7.3 实验l果分析206
10.8 本章结208
W?1?其他机器学习法209
11.1 贝叶斯分cd210
11.1.1 概率基础知识210
11.1.2 贝叶斯决{准?11
11.1.3 极大似然估计212
11.2 贝叶斯分cL?13
11.2.1 朴素贝叶斯分cL?13
11.2.2 半朴素贝叶斯分类模型216
11.2.3 贝叶斯网l分cL?17
11.3 朴素贝叶斯分cd在破产预中的应?19
11.3.1 数据?19
11.3.2 训练多项式朴素贝叶斯模型220
11.4 在线学习222
11.4.1 U性模型的在线学习222
11.4.2 非线性模型的在线学习224
11.5 Bandit在线学习法225
11.5.1 Bandit法与推荐系l?26
11.5.2 常用Bandit法226
11.6 Bandit法原理及实?28
11.7 GAN|络229
11.7.1 GAN产生的背?30
11.7.2 模型l构230
11.7.3 GAN的实现原?32
11.8 DCGAN|络236
11.8.1 模型l构236
11.8.2 反卷U?37
11.9 DCGAN生成240
11.9.1 实验准备240
11.9.2 关键模块的实?40
11.9.3 实验l果展示243
11.10 本章结245




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