出版社：機械工業出版社 ISBN：9787111558804 商品編碼：11668030190 品牌：文軒 出版時間：2017-03-01 代碼：79 作者：塞巴斯蒂安·拉施卡(SebastianRas
" 作 者:(美)塞巴斯蒂安·拉施卡(Sebastian Raschka) 著；高明,徐瑩,陶虎成 譯  定 價:79 出 版 社:機械工業出版社 出版日期:2017年03月01日 頁 數:259 裝 幀:平裝 ISBN:9787111558804  ●譯者序
●推薦序
●作者簡介
●審校者簡介
●前言
●第1章 賦予計算機學習數據的能力1
●1.1構建智能機器將數據轉化為知識1
●1.2 機器學習的三種不同方法1
●1.2.1 通過監督學習對未來事件進行預測2
●1.2.2 通過強化學習解決交互式問題4
●1.2.3 通過無監督學習發現數據本身潛在的結構4
●1.2.4 基本術語及符號介紹5
●1.3 構建機器學習繫統的藍圖6
●1.3.1 數據預處理6
●1.3.2 選擇預測模型類型並進行訓練7
●1.3.3 模型驗證與使用未知數據進行預測8
●1.4 Python在機器學習中的應用8
●本章小結9
●第2章 機器學習分類算法10
●2.1 人—早期機器學習概覽10
●部分目錄  機器學習與預測分析正在改變企業和其他組織的運作方式，本書將帶領讀者進入預測分析的世界。全書共13章，除了簡要介紹機器學習及Python在機器學習中的應用，還繫統講述了數據分類、數據預處理、模型優化、集成學習、回歸、聚類、神經網絡、深度學習等內容。本書將機器學習背後的基本理論與應用實踐聯繫起來，通過這種方式讓讀者聚焦於如何正確地提出問題、解決問題。本書講解了如何使用Python素以及強大的機器學習庫，同時還展示了如何正確使用一繫列統計模型。本書可作為學習數據科學的初學者及想進一步拓展數據科學領域認識的讀者的參考書。同樣，本書也適合計算機等相關專業的本科生、研究生閱讀。  (美)塞巴斯蒂安·拉施卡(Sebastian Raschka) 著；高明,徐瑩,陶虎成 譯 塞巴斯蒂安·拉施卡，是密歇根州立大學的博士生，他在計算生物學領域提出了幾種新的計算方法，還被科技博客Analytics Vidhya評為GitHub上具影響力的數據科學家。他有一整年都使用Python進行編程的經驗，同時還多次參加數據科學應用與機器學習領域的研討會。正是因為Sebastian 在數據科學、機器學習以及Python等領域擁有豐富的演講和寫作經驗，他纔有動力完成此書的撰寫，目的是幫助那些不具備機器學習背景的人設計出由數據驅動的解決方案。
高明，同濟大學博士，中科院計算技術研究所博士後。現致力於機器學習技術在企業的推廣與應用，以及機器學習、大數據技術的培訓等  前 言無需多言，大家都已知道，機器學習已發展成為當前最能激發人們興趣的技術之一。出於各種考慮，谷歌、臉書、蘋果、亞馬遜、IBM等眾多大公司都投入了巨資用於機器學習理論和應用的研究。機器學習看起來已經成為當前的一個流行語，但這絕不是炒作。這一令人興奮的技術為我們帶來了全新的可能，並已成為我們日常生活中不可或缺的一部分。例如，與智能手機的語音助手對話、向客戶推薦合適的商品、防止信用卡詐騙、過濾垃圾郵件，以及檢測與診斷疾病等，這樣的例子不勝枚舉。 如果你想參與機器學習的實踐，或是成為解決問題的能手，抑或是考慮從事機器學習研究方面的工作，那麼本書正適合你。不過，對初學者來說，機器學習的理論知識是比較有難度的。幸運的是，近年來出版了許多非常實用的書籍，通過實現一些功能強大的算法來幫助讀者步入機器學習的殿堂。在等 
" | 
