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内容简介:
本书主要介绍经典的机器学习算法的原理和改进,以及Python的实例实现。本书的内容可以分成三部分: 第一部分是机器学习概念篇(第1章),充分介绍机器学习的相关概念,并且对机器学习的各种算法进行分类,以便读者对机器学习的知识框架有整体的了解,从而在后续的学习中更容易接受机器学习涉及的各类算法; 第二部分是Python机器学习基础篇(第2章和第3章),简单介绍Python的基本使用方法、机器学习库scikitlearn和人工智能工具集OpenAI Gym; 第三部分是机器学习算法与Python实践篇(第4~19章),对监督学习、无/非监督学习、强化学习三大类常用算法逐一讲解,包括机器学习算法的原理、算法的优缺点、算法的实例解释以及Python的实践应用。 本书适合对人工智能、机器学习感兴趣的读者,希望用机器学习完成设计的计算机或电子信息专业的学生,准备开设机器学习、深度学习实践课的授课老师,学习过C语言,且希望进一步提高编程水平的开发者,刚从事机器学习、语音、机器视觉、智能机器人研发的算法工程师阅读。
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其它内容:
书籍介绍
本书主要介绍经典的机器学习算法的原理和改进,以及Python的实例实现。本书的内容可以分成三部分: 第一部分是机器学习概念篇(第1章),充分介绍机器学习的相关概念,并且对机器学习的各种算法进行分类,以便读者对机器学习的知识框架有整体的了解,从而在后续的学习中更容易接受机器学习涉及的各类算法; 第二部分是Python机器学习基础篇(第2章和第3章),简单介绍Python的基本使用方法、机器学习库scikitlearn和人工智能工具集OpenAI Gym; 第三部分是机器学习算法与Python实践篇(第4~19章),对监督学习、无/非监督学习、强化学习三大类常用算法逐一讲解,包括机器学习算法的原理、算法的优缺点、算法的实例解释以及Python的实践应用。 本书适合对人工智能、机器学习感兴趣的读者,希望用机器学习完成设计的计算机或电子信息专业的学生,准备开设机器学习、深度学习实践课的授课老师,学习过C语言,且希望进一步提高编程水平的开发者,刚从事机器学习、语音、机器视觉、智能机器人研发的算法工程师阅读。
网站评分
书籍多样性:8分
书籍信息完全性:9分
网站更新速度:7分
使用便利性:6分
书籍清晰度:7分
书籍格式兼容性:9分
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安全性:5分
稳定性:4分
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下载便捷性:4分
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下载评价
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挺好的,不错
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好 很好 非常好 无比的好 史上最好的
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好是好,要是能免费下就好了
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还可以吧,毕竟也是要成本的,付费应该的,更何况下载速度还挺快的
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下载地址、格式选择、下载方式都还挺多的
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中评,付点钱这里能找到就找到了,找不到别的地方也不一定能找到
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特别棒
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说的好不如用的好,真心很好。越来越完美
- 网友 车***波:
很好,下载出来的内容没有乱码。
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书籍真实打分
故事情节:7分
人物塑造:7分
主题深度:6分
文字风格:7分
语言运用:7分
文笔流畅:3分
思想传递:6分
知识深度:8分
知识广度:9分
实用性:4分
章节划分:8分
结构布局:4分
新颖与独特:8分
情感共鸣:9分
引人入胜:8分
现实相关:3分
沉浸感:5分
事实准确性:6分
文化贡献:8分