《Python機器學習》 - SebastianRaschka - Meg Book Store

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『繁體書』Python機器學習

書城自編碼： 2904504
分類：繁體書 →台灣書
作者： SebastianRaschka 譯者：劉立民,吳建華
國際書號(ISBN)： 9789864341405
出版社：博碩
出版日期： 2016-09-15
版次：初版
頁數/字數： 432頁
書度/開本： 17x23cm

售價：HK$ 193.3

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內容簡介：

PythonMachineLearning
「機器學習」（machinelearning）已是一門改變資料分析方式的重要學科，而本書將引領你進入預測性分析的世界，透過在科學領域已應用得相當廣泛的Python程式語言進行實作。
藉由本書，可以幫助你對資料分析的方式做出最佳決策，或是用於提昇機器學習系統的效能。內容包含scikit-learn、Theano及Keras等一系列強大的Python函式庫，並為情緒分析、類神經網路等議題提供指引與訣竅。綜合本書所學知識後，便能夠為你的組織或研究提供最佳解答。
你能夠從本書學習到
探索各種不同的機器學習模型，為你的需求提供多種解決方案。
利用Theano與Keras建構類神經網路運算。
撰寫清晰、優雅的Python程式碼，使演算法效益最大化。
將機器學習模型嵌入於Web應用程式之中。
透過迴歸分析來預測連續性目標的結果。
藉由集群分析發掘隱藏的資料模式與結構。
利用高效率的預處理技術來組織資料，並應用最佳實踐來評估機器學習模型。
深入探索文字資料及社群媒體資料以實現情緒分析。
適用讀者
期望運用Python程式語言，從大量資料中取得重要資訊之人士。無論是初次踏入資料科學的領域，還是已具備相關經驗，本書都可作為實用的重點參考資源。

關於作者：

作者簡介
SebastianRaschka
SebastianRaschka為密西根州立大學博士生。

01賦予電腦從數據中學習的能力
02訓練機器學習的分類演算法
03使用scikit-learn巡覽機器學習分類器
04建構良好的訓練數據集——數據預處理
05降維來壓縮數據
06學習模型評估和超參數調校的最佳實作
07結合不同模型來做整體學習
08將機器學習應用於情緒分析
09在Web應用程式上嵌入機器學習模型
10以迴歸分析預測連續目標變量
11使用未標記的數據——集群分析
12訓練類神經網路來做圖形識別
13以Theano平行化地訓練類神經網路

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