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机器学习:Python实践
魏贞原更新时间:2020-12-22 16:31:17
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本书系统地讲解了机器学习的基本知识,以及在实际项目中使用机器学习的基本步骤和方法;详细地介绍了在进行数据处理、分析时怎样选择合适的算法,以及建立模型并优化等方法,通过不同的例子展示了机器学习在具体项目中的应用和实践经验,是一本非常好的机器学习入门和实践的书籍。不同于很多讲解机器学习的书籍,本书以实践为导向,使用scikit-learn作为编程框架,强调简单、快速地建立模型,解决实际项目问题。读者通过对本书的学习,可以迅速上手实践机器学习,并利用机器学习解决实际问题。
上架时间:2018-01-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行
机器学习:Python实践最新章节
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- A.6 聚类分析
- A.5 scikit-learn的算法选择路径
- A.4 树模型可视化
- A.3 SciPy、NumPy、Matplotlib和Pandas文档
- A.2 Python文档
- A.1 IDE PyCharm介绍
- 附录A
- 22.9 总结
- 22.8 确定最终模型
魏贞原
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情感计算
在人工智能的研究中,既包括对于人类理性思维的模拟,还包括对人类感性思维的计算。本书重点讲述的文本情感分析技术就属于后者。该技术源于自然语言处理领域,但也有别于一般的自然语言处理任务。文本情感分析面向的处理对象是社交媒体中产生的用户评论文本,该文本的特点是带有大量的用户主观情感信息,因此该技术的核心是通过自动分析评论文本来进行情感的理解。文本情感分析技术已有20余年的研究历史,凝聚成了多项研究任务和计算机23.3万字 - 会员
AI帮你赢:人人都能用的AI方法论
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解构ChatGPT
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大语言模型:原理、应用与优化
这是一本从工程化角度讲解大语言模型的核心技术、构建方法与前沿应用的著作。首先从语言模型的原理和大模型的基础构件入手,详细梳理了大模型技术的发展脉络,深入探讨了大模型预训练与对齐的方法;然后阐明了大模型训练中的算法设计、数据处理和分布式训练的核心原理,展示了这一系统性工程的复杂性与实现路径。除了基座模型的训练方案,本书还涵盖了大模型在各领域的落地应用方法,包括低参数量微调、知识融合、工具使用和自主智计算机12.1万字 - 会员
机器学习(第2版)
机器学习是人工智能的重要技术基础,涉及的内容十分广泛。本书涵盖了机器学习和深度学习的基础知识,主要包括机器学习的概述、统计学基础、分类、聚类、神经网络、贝叶斯网络、支持向量机、文本分析、分布式机器学习算法等经典的机器学习基础知识,还包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、目标检测、自编码器等深度学习的内容。此外,本书还介绍了机器学习的热门应用领域推荐系统以及强化学习等主题。本书深入浅出、内容计算机30.2万字 - 会员
GPT图解:大模型是怎样构建的
人工智能(AI),尤其是生成式语言模型和生成式人工智能(AIGC)模型,正以惊人的速度改变着我们的世界。驾驭这股潮流的关键,莫过于探究自然语言处理(NLP)技术的深奥秘境。本书将带领读者踏上一段扣人心弦的探索之旅,让其亲身感受,并动手搭建语言模型。本书主要内容包括N-Gram,词袋模型(BoW),Word2Vec(W2V),神经概率语言模型(NPLM),循环神经网络(RNN),Seq2Seq(S2计算机14万字 - 会员
合成生物学智能化设计与应用
本书以人工智能技术在合成生物学领域的理论、方法及应用为主线,详细阐述人工智能在合成生物学不同层面设计中的应用进展,深入讨论人工智能在合成生物学实际应用中面临的挑战与困难。本书先概述合成生物学与人工智能基本概念以及发展简史,然后介绍人工智能技术在生物元件、生物模块、生物系统设计方面的应用,并通过案例展示了人工智能与合成生物学技术在生物医药领域的研究进展,最后分析了人工智能驱动合成生物技术的发展趋势,计算机23万字