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题名/责任者:

Python机器学习实践：测试驱动的开发方法/Matthew Kirk著 刘江一 ... [等] 译

出版发行项:

北京:机械工业出版社,2018

ISBN及定价:

978-7-111-58166-6/CNY59.00

载体形态项:

194页;24cm

统一题名:

Thoughtful machine learning with Python:a test-driven approach

个人责任者:

柯克 (Kirk, Matthew) 著

个人次要责任者:

刘江一 译

学科主题:

面向对象语言,Python-软件工具-程序设计

非控制主题词:

Python

中图法分类号:

TP311.561

中图法分类号:

TP312PY

版本附注:

英文原版的翻译得到O'Reilly Media,Inc.的授权

相关题名附注:

英文并列题名取自版权页

责任者附注:

责任者Kirk规范汉译姓: 柯克

责任者附注:

Matthew Kirk，是一名软件咨询师、作者和国际演讲者，擅长机器学习和数据科学，使用Ruby和Python编程。现居于西雅图，他喜欢帮助软件工程师将数据科学融入到他们的技术栈中。

提要文摘附注:

本书一开始就立足于软件编写、算法测试的实践指导，为读者理解示例代码、动手编写自己的程序做必要的铺垫。然后，作者才开始简明扼要地介绍机器学习算法的定义，以及读者必须知道的算法类别、这些算法又各自有何神通，并轻轻点出：每个算法也有它的死穴。第三章到第九章，作者深入详实地讲解了几种有代表性的机器学习算法：K-最近邻，朴素贝叶斯分类，决策树和随机森林，隐马尔可夫模型，支持向量机，神经网络，以及聚类。在这些章节中，不但讲解了算法核心部分的数学表达，也用机智、形象的语言描述了算法如何在实际生活中解决问题，并给出了关键的Python代码示例和算法训练、测试过程。

使用对象附注:

本书适合机器学习爱好者、从事机器学习方面研究的高校学生、开设机器学习实践课程的老师、机器学习算法工程师等参考。

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