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《机器学习系统设计》合规电子书下载
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《机器学习系统设计》内容简介
《机器学习系统设计》由Willi Richert所著，属科技技术类书籍。本站整理内容简介、分类标签、相关书籍和合规下载入口，获取前建议核对书名、作者和版本信息。
《机器学习系统设计》书籍信息摘要
《机器学习系统设计》合规电子书下载，作者 Willi Richert，科技技术，资源格式。查找时建议核对作者、出版社、年份、目录、授权状态和文件格式。
- 作者：Willi Richert
- 分类：科技技术
- 语言：中文
- 格式：资源
《机器学习系统设计》适合哪些读者？
适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。
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版本
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目录
- 版权信息
- 版权声明
- 译者序
- 作者致谢
- 关于作者
- 关于审校者
- 前言
- 第1章 Python机器学习入门
展开全部（共 60 章节）
- 1.1 梦之队：机器学习与Python
- 1.2 这本书将教给你什么（以及不会教什么）
- 1.3 遇到困难的时候怎么办
- 1.4 开始
- 1.4.1 NumPy、SciPy和Matplotlib简介
- 1.4.2 安装Python
- 1.4.3 使用NumPy和SciPy智能高效地处理数据
- 1.4.4 学习NumPy
- 1.4.5 学习SciPy
- 1.5 我们第一个（极小的）机器学习应用
- 1.5.1 读取数据
- 1.5.2 预处理和清洗数据
- 1.5.3 选择正确的模型和学习算法
- 1.6 小结
- 第2章 如何对真实样本分类
- 2.1 Iris数据集
- 2.1.1 第一步是可视化
- 2.1.2 构建第一个分类模型
- 2.2 构建更复杂的分类器
- 2.3 更复杂的数据集和更复杂的分类器
- 2.3.1 从Seeds数据集中学习
- 2.3.2 特征和特征工程
- 2.3.3 最邻近分类
- 2.4 二分类和多分类
- 2.5 小结
- 第3章 聚类：寻找相关的帖子
- 3.1 评估帖子的关联性
- 3.1.1 不应该怎样
- 3.1.2 应该怎样
- 3.2 预处理：用相近的公共词语个数来衡量相似性
- 3.2.1 将原始文本转化为词袋
- 3.2.2 统计词语
- 3.2.3 词语频次向量的归一化
- 3.2.4 删除不重要的词语
- 3.2.5 词干处理
- 3.2.6 停用词兴奋剂
- 3.2.7 我们的成果和目标
- 3.3 聚类
- 3.3.1 K均值
- 3.3.2 让测试数据评估我们的想法
- 3.3.3 对帖子聚类
- 3.4 解决我们最初的难题
- 换个角度看噪声
- 3.5 调整参数
- 3.6 小结
- 第4章 主题模型
- 4.1 潜在狄利克雷分配（LDA）
- 构建主题模型
- 4.2 在主题空间比较相似度
- 对整个维基百科建模
- 4.3 选择主题个数
- 4.4 小结
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常见问题
《机器学习系统设计》适合谁读？
适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。
《机器学习系统设计》阅读难度高吗？
建议根据目录、格式和自身阅读设备判断。文字类内容通常适合 EPUB，固定排版内容通常适合 PDF。
《机器学习系统设计》纸质书值得买吗？
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《机器学习系统设计》哪个版本更适合？
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在哪里可以合法获取《机器学习系统设计》？
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