文档章节

Python:Deeper Insights into Machine 免积分下载

起风了123
 起风了123
发布于 01/06 11:42
字数 697
阅读 2
收藏 0

Python:Deeper Insights into Machine

Python:Deeper Insights into Machine


本书介绍

利用python机器学习技术的好处

机器学习和预测分析正在成为当今市场竞争激烈的市场中解锁增长的关键策略之一。这是现代计算领域发展最快的趋势之一,每个人都想进入机器学习领域。为了在这个领域获得足够的认可,人们必须能够理解和设计一个满足项目需要的机器学习系统。

它的理念是准备一条学习路径,帮助你用创新和尖端技术解决现代机器学习的现实复杂性。同时,它也将为你在机器学习设计过程中提供坚实的基础,并使你能够建立定制的机器学习模型来解决独特的问题。

本课程首先确定python的基本原理。重点在于回答那些包含了大量强大python库的正确问题--学习Theano和keras。在熟悉python核心概念之后,是时候深入研究数据科学领域了。您将在机器学习设计上获得坚实的基础,并学习定制解决问题的模型。

在稍后阶段,您将掌握更先进的技术,并获得一套广泛的强大技能领域的特征选择和特征工程。

你会学到什么

学习编写干净而优雅的python代码,以优化算法的强度,通过聚类发现数据中隐藏的模式和结构,使用强大的特征工程技术提高结果的准确性和一致性,获得对尖端深度学习算法的实际和理论理解,通过建立模型来解决独特的任务,获得对机器学习设计过程的详细掌握。

目录

1. Module 1

1. Giving Computers the Ability to Learn from Data

2. Training Machine Learning Algorithms for Classification

3. A Tour of Machine Learning Classifiers Using Scikit-learn

4. Building Good Training Sets – Data Preprocessing

5. Compressing Data via Dimensionality Reduction

6. Learning Best Practices for Model Evaluation and Hyperparameter Tuning

7. Combining Different Models for Ensemble Learning

8. Applying Machine Learning to Sentiment Analysis

9. Embedding a Machine Learning Model into a Web Application

10. Predicting Continuous Target Variables with Regression Analysis

11. Working with Unlabeled Data – Clustering Analysis

12. Training Artificial Neural Networks for Image Recognition

13. Parallelizing Neural Network Training with Theano

2. Module 2

1. Thinking in Machine Learning

2. Tools and Techniques

3. Turning Data into Information

4. Models – Learning from Information

5. Linear Models

6. Neural Networks

7. Features – How Algorithms See the World

8. Learning with Ensembles

9. Design Strategies and Case Studies

3. Module 3

1. Unsupervised Machine Learning

2. Deep Belief Networks

3. Stacked Denoising Autoencoders

4. Convolutional Neural Networks

5. Semi-Supervised Learning

6. Text Feature Engineering

7. Feature Engineering Part II

8. Ensemble Methods

9. Additional Python Machine Learning Tools

10. Chapter Code Requirements

下载地址:Python:Deeper Insights into Machine.pdf

更多免费电子书,请关注我的简书主页

© 著作权归作者所有

起风了123
粉丝 0
博文 457
码字总数 187484
作品 0
东城
私信 提问
有奖征文|程序员/媛 恋爱、结婚这件小事

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/blogdevteam/article/details/88826236 山歌,海笑,花飞扬,春天的气息已扑面而来!都说春天是一个恋爱的季节...

CSDN官方博客
03/27
0
0
Python进阶(四十四)-Python3实现基于PHA实现图像配准

Python进阶(四十四)-Python3实现基于PHA实现图像配准 前言   在博文《Java进阶(五十七)-基于感知哈希算法的图像配准》中使用Java语言实现了基于“感知哈希算法”的改进版pHash算法图像匹配...

sunhuaqiang1
2017/04/20
0
0
[转载]介绍几个程序员常去的网站

转自: http://www.zhihu.com/question/19984182/answer/25472151?group_id=267634044 国外的: stackoverflow.com 有干货的地方。代码遇到相关问题经常被导到这个网站去,回答质量很高,排版...

河马_Geek
2014/05/13
21.6K
18
使用Python编写免安装运行时、以Windows后台服务形式运行的WEB服务器

环境构建 安装python2.7 安装Setup Tools 在https://pypi.python.org/pypi/setuptools获取安装脚本的链接http://peak.telecommunity.com/dist/ez_setup.py,下载并运行 使用Setup Tools自动下......

mickelfeng
2013/06/14
2.1K
1
Python3.6 + Pyqt5 + Eric6 环境搭建

打算用Python做个小的窗口程序,各种资料比较了半天,比较成熟的应该是 pycham 和 eric 了,前者要收费所以就用eric算了,HOHO。身边没有可以请教的人,网上搜的教程都是老版本的,装完发现Q...

javapi
2017/10/27
1K
0

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

加载更多

快速排序与冒泡排序

快速排序与冒泡排序 比较基础,特准备写博客记录和思考一下

T型人才追梦者
27分钟前
2
0
OSChina 周三乱弹 —— 调查人员问狗 那你在做什么啊?

Osc乱弹歌单(2019)请戳(这里) 【今日歌曲】 小小编辑推荐:《Let It Be》- John Denver 《Let It Be》- John Denver 手机党少年们想听歌,请使劲儿戳(这里) @FalconChen :每天看一遍,...

小小编辑
今天
6
0
高效程序员的45个习惯总结版-文末脑图

1 做事 一个重大的错误应该被当做一次学习而不是指责他人的机会,团队成员一起工作,应该互相帮助,而不是互相指责 2 欲速则不达 不要为了修复问题而去修复,要投入时间和精力保持代码整洁 ...

阿提说说
今天
18
0
带南海九段线分位数地图可视化(R语言版)

今天带来一篇承诺虾神的可视化博客。内容是使用R语言进行带南海九段线分位数地图可视化。虾神的原博文地址如下(Python版)。 Python实现带南海九段线分位数地图完整可视化版本(附代码及数据...

胖胖雕
今天
12
0
Nginx 的进程结构,你明白吗?

Nginx 进程结构 这篇文章我们来看下 Nginx 的进程结构,Nginx 其实有两种进程结构: 单进程结构 多进程结构 单进程结构实际上不适用于生产环境,只适合我们做开发调试使用。因为在生产环境中...

武培轩
今天
20
0

没有更多内容

加载失败,请刷新页面

加载更多

返回顶部
顶部