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共138章
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版权信息
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内容简介
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作者简介
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前言
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第1篇 机器学习基础知识
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第1章 机器学习的基本概念
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1.1 机器学习的定义
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1.2 机器学习的作用
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1.3 机器学习的分类
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1.4 习题
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参考文献
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第2章 机器学习的基本流程与模型
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2.1 从一元线性回归开始
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2.2 机器学习模型
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2.3 模型的训练过程
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2.4 模型的评价方法
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2.5 简单的机器学习模型
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2.6 小结
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2.7 习题
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参考文献
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第3章 搭建机器学习环境并进行应用实践
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3.1 搭建Python开发环境
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3.2 MATLAB常用工具箱简介
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3.3 多元线性回归及其Python实现
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3.4 逻辑回归及其Python实现
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3.5 习题
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参考文献
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第4章 基于Azure的机器学习云平台搭建
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4.1 注册Azure
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4.2 创建Azure机器学习工作区
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4.3 使用Azure机器学习Notebook
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4.4 习题
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第2篇 机器学习核心技术
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第5章 模型训练的数学原理
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5.1 风险函数
5.2 模型训练与优化问题
5.3 线性搜索
5.4 常见的优化算法
5.5 随机搜索算法
5.6 约束优化方法
5.7 其他优化算法
5.8 习题
参考文献
第6章 多样性特征解析
6.1 类别变量处理
6.2 文本处理
6.3 图像处理
6.4 习题
参考文献
第7章 数据标准化与特征筛选
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