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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。
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书籍真实打分
故事情节:3分
人物塑造:5分
主题深度:3分
文字风格:3分
语言运用:3分
文笔流畅:8分
思想传递:7分
知识深度:8分
知识广度:6分
实用性:7分
章节划分:6分
结构布局:9分
新颖与独特:7分
情感共鸣:4分
引人入胜:3分
现实相关:4分
沉浸感:4分
事实准确性:5分
文化贡献:5分