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机器学习实践 测试驱动的开发方法

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[美] 柯克(Matthew Kirk) 著,段菲 译



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发表于2024-04-25

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出版社: 人民邮电出版社
ISBN:9787115396181
版次:1
商品编码:11745735
包装:平装
丛书名: 图灵程序设计丛书
开本:16开
出版时间:2015-08-01
用纸:胶版纸
页数:188
正文语种:中文

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具体描述

内容简介

《机器学习实践:测试驱动的开发方法》面技术开发人员、CTO和咨询顾问人员,介绍了机器学习的基本原理,涵盖了测试驱动的机器学习、机器学习概述、K近邻分类、朴素贝叶斯分类、隐马尔科夫模型、支持向量机、神经网络、聚类、核岭回归、模型改进与数据提取等内容。

作者简介

Matthew Kirk Matthew Kirk拥有经济学和应用与计算数学科学双学士学位。在2012年年初创立了数据科学和Ruby开发咨询公司Modulus 7。针对使用机器学习和数据科学在全球做过演讲。

内页插图

前言/序言


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用户评价

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不要堕落,保证物质品质,质量,坚持为人民服务才是王道。

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写的很不错的书。

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到现在为止,这位有着四千两百多万推特粉丝的美国总统,已经就自己的中国之行发了8条推特,换了2次封面。粉丝们也一起见证了总统对此次中国之行的重视,以及中美两国元首会面取得的重大成果。

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还好还好还好还好还好还好还好还好还好还好还好还好

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本书将向读者展示如何从原始数据中发现模式,首先从Python与机器学习的关系讲起,再介绍一些库,然后就开始基于数据集进行比较正式的项目开发了,涉及建模、推荐及改进,以及声音与图像处理。通过流行的开源库,我们可以掌握如何高效处理文本、图片和声音。同时,读者也能掌握如何评估、比较和选择适用的机器学习技术。

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有塑料膜,书有墨香味,我拿书皮包起来了。

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还没看,感觉还是有点难度的

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希望学点编程提升自己。教科书的封面和打印,对于平时多看文学类的书来说,装帧差点。

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