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★★★【機器學習】+【演算法】★★★
★★★★★【PyTorch】+【Jupyter】★★★★★

一步一腳印、腳踏實地
機器學習經典演算法全面講解

我們平常視為理所當然的L1、L2、Softmax,Cross Entropy,都是基礎的機器學習所推導出來的,很多人以為不需要學的機器學習演算法,才是站穩腳步的基本大法!

本書就是讓你可以用Python來真正真槍實戰上手機器學習。從最基礎的資料清理、特徵工程開始,一直到資料集遺漏值的研究,包括了特徵變換、建構,降維等具有實用性的技巧,之後說明了模型是什麼,接下來全書就是各種演算法的詳解,最後還有一個難得的中文自然語言處理的案例,不像一般機器學習的書千篇一律MNIST手寫辨識、人臉辨識這麼平凡的東西,難得有深入「機器學習」的動手書,讓你真的可以在人工智慧的領域中走的長長久久。

大集結!聚類演算法
?K-means 聚類
?系統聚類
?譜聚類
?模糊聚類
?密度聚類
?高斯混合模型聚類
?親和力傳播聚類
?BIRCH 聚類

技術重點
?資料探索與視覺化
?Python實際資料集特徵工程
?模型選擇和評估
?Ridge回歸分析、LASSO回歸分析以及Logistic回歸分析
?時間序列分析
?聚類演算法與異常值檢測
?決策樹、隨機森林、AdaBoost、梯度提升樹
?貝氏演算法和K-近鄰演算法
?支持向量機和類神經網路
?關聯規則與文字探勘
?PyTorch深度學習框架

余本國 博士、碩士研究生導師。主講線性代數、高等數學、微積分、機率統計、數學實驗、Python語言、大數據分析基礎等課程。 2012年到加拿大York University做訪問學者。 現工作於海南醫學院生物醫學信息與工程學院。 作品有《Python數據分析基礎》、《基於Python的大數據分析基礎及實戰》等書。 孫玉林 長期從事大數據統計分析、機器學習與電腦視覺等方面的研究,曾多次獲得數學建模與資料探勘比賽一等獎。 出版《Python在機器學習的應用》、《R語言統計分析與機器學習》、《PyTorch深度學習入門與實戰》等著作。