附件:设置1:设置2:设置3:本书使用最新的Python作为机器学习的基本语言和工具, 从搭建环境开始, 逐步深入到理论、代码、应用实践中去, 从而使初学者能够独立使用机器学习完成数据分析。本书配套示例代码和答疑服务。本书分为10章, 内容包括: 机器学习与Python开发环境、用于数据处理及可视化展示的Python类库、NBA赛季数据可视化分析、聚类算法与可视化实战、线性回归与可视化实战、逻辑回归与可视化实战、决策树算法与可视化实战、基于深度学习的酒店评论情感分类实战、基于深度学习的手写体图像识别实战、TensorFlowDatasets和TensorBoard训练可视化。摘要:
附注提要
本书使用最新的Python作为机器学习的基本语言和工具, 从搭建环境开始, 逐步深入到理论、代码、应用实践中去, 从而使初学者能够独立使用机器学习完成数据分析。本书配套示例代码和答疑服务。本书分为10章, 内容包括: 机器学习与Python开发环境、用于数据处理及可视化展示的Python类库、NBA赛季数据可视化分析、聚类算法与可视化实战、线性回归与可视化实战、逻辑回归与可视化实战、决策树算法与可视化实战、基于深度学习的酒店评论情感分类实战、基于深度学习的手写体图像识别实战、TensorFlowDatasets和TensorBoard训练可视化。