📕探索机器学习奥秘:Python实战指南💖

学习笔记

在这个数据驱动的时代,机器学习已经成为推动技术进步的核心力量。如何从海量数据中挖掘价值,构建智能系统?《机器学习原理与实践(Python版)》为我们揭开了这层神秘的面纱。

一、内容概览🎉

本书由左飞和补彬合著,由清华大学出版社出版,全面系统地介绍了机器学习的经典方法,兼顾算法原理与实践应用。全书共404页,定价89.00元,是一本面向高等院校师生和计算机应用研发人员的参考书籍。

二、重点内容🎉

  1. 回归分析:涵盖线性回归、多项式回归等,为预测连续数值提供方法。
  2. 分类:介绍感知机、逻辑回归等,用于分类问题。
  3. 聚类:探讨k均值、EM算法等,用于数据分组。
  4. 集成学习:包括随机森林、AdaBoost等,提高模型性能。
  5. 蒙特卡洛采样:介绍拒绝采样、自适应拒绝采样等,用于复杂概率分布的估计。
  6. 降维与流形学习:包括SVD、PCA等,用于数据压缩和结构发现。
  7. 概率图模型:如贝叶斯网络,用于表示变量间的概率依赖关系。

三、金句分享💥

  1. "数据是新时代的石油。" - 数据的价值不言而喻。
  2. "机器学习是人工智能的基石。" - 机器学习的重要性。
  3. "Python是数据科学家的瑞士军刀。" - Python在数据处理中的作用。
  4. "没有最好的算法,只有最适合的算法。" - 算法选择的灵活性。
  5. "实践是检验真理的唯一标准。" - 强调实践的重要性。
  6. "机器学习不仅仅是技术,更是一种思维方式。" - 机器学习对思维的影响。

四、心得体会💪

  • 本书理论与实践相结合,适合初学者和有一定基础的读者。
  • 通过丰富的案例分析,帮助读者更好地理解机器学习算法。
  • Python代码示例丰富,便于读者动手实践。
  • 书中对每个算法的原理讲解清晰,有助于深入理解算法本质。
  • 书籍结构合理,内容循序渐进,易于读者学习。
  • 适合作为高等院校相关专业的教学参考书。
  • 对于从事数据科学相关工作的研发人员,本书提供了宝贵的参考。

五、编程面试题🌈

如何使用支持向量机(SVM)进行分类?

简要思路:首先介绍SVM的基本原理,然后通过Python实现一个简单的SVM分类器,展示如何调整参数以优化性能。

在机器学习中,如何处理过拟合问题?

简要思路:介绍过拟合的概念,然后讨论常用的解决方案,如正则化、交叉验证等,并给出Python代码示例。

六、同类书籍介绍🎉

《Python机器学习》

一本实用的机器学习入门书籍,通过Python语言讲解机器学习的核心概念和算法。适合初学者,案例丰富,易于理解。提供了大量Python代码示例,便于读者实践。

《深度学习》

深度学习领域的经典之作,详细介绍了深度学习的原理和应用。适合对深度学习有兴趣的读者,内容深入浅出。作者为深度学习领域的权威人物,书籍质量有保证。

《数据科学导论》

一本全面介绍数据科学的书籍,涵盖了数据挖掘、机器学习等多个方面。适合对数据科学感兴趣的读者,内容全面,案例丰富。书籍结构清晰,逻辑性强,易于读者学习。

书籍信息

书名: 机器学习原理与实践(Python版)(人工智能科学与技术丛书)
作者: 左飞/补彬
出版社: 清华大学出版社
出版年: 2021-2
页数: 404
定价: 89.00元
装帧: 平装
ISBN: 9787302566397

机器学习原理与实践(Python版)(人工智能科学与技术丛书)

内容简介

本书全面、系统地介绍了机器学习领域中的经典方法,并兼顾算法原理与实践运用。本书具体内容涉及回归分析(线性回归、多项式回归、非线性回归、岭回归、LASSO、弹性网络以及RANSAC等)、分类(感知机、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、人工神经网络等)、聚类(k均值、EM算法、密度聚类、层次聚类以及谱聚类等)、集成学习(随机森林、AdaBoost、梯度提升等)、蒙特卡洛采样(拒绝采样、自适应拒绝采样、重要性采样、吉布斯采样和马尔科夫链蒙特卡洛等)、降维与流形学习(SVD、PCA和MDS等),以及概率图模型(例如,贝叶斯网络和隐马尔科夫模型)等话题。
本书是机器学习及相关课程的教学参考书,可供高等院校人工智能、机器学习或数据挖掘等相关专业的师生使用,也可供从事计算机应用,特別是数据科学相关专业的研发人员参考。

机器学习原理与实践(Python版)(人工智能科学与技术丛书)

机器学习原理与实践(Python版)(人工智能科学与技术丛书)

机器学习原理与实践(Python版)(人工智能科学与技术丛书)

机器学习原理与实践(Python版)(人工智能科学与技术丛书)

机器学习原理与实践(Python版)(人工智能科学与技术丛书)

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机器学习原理与实践(Python版)(人工智能科学与技术丛书)

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作者简介

左飞,技术作家、译者。著作涉及图像处理、编程语言和移动通信等多个领域,并翻译出版了计算机领域的经典之作《编码》,及Jolt震撼大奖获奖作品《代码阅读》和《代码质量》等多部图书。在数据分析、信息安全和图像处理领域也有较深研究,在靠前会议与核心学术期刊上发布论文多篇,并申请专利发明一项,多部相关著作再版多次、广受好评。现在的研究兴趣主要集中在图像处理、机器学习、数据分析技术和空间数据库算法等领域。

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