实例介绍
【实例简介】深入浅出Python源代码
【实例截图】
【核心代码】
目录 - 第1章 数据科学概述 - 1.1 挑战 - 1.2 机器学习 - 1.3 统计模型 - 1.4 关于本书 - 第2章 Python安装指南与简介：告别空谈 - 2.1 Python简介 - 2.2 Python安装 - 2.3 Python上手实践 - 2.4 本章小结 - 第3章 数学基础：恼人但又不可或缺的知识 - 3.1 矩阵和向量空间 - 3.2 概率：量化随机 - 3.3 微积分 - 3.4 本章小结 - 第4章 线性回归：模型之母 - 4.1 一个简单的例子 - 4.2 上手实践：模型实现 - 4.3 模型陷阱 - 4.4 模型持久化 - 4.5 本章小结 - 第5章 逻辑回归：隐藏因子 - 5.1 二元分类问题：是与否 - 5.2 上手实践：模型实现 - 5.3 评估模型效果：孰优孰劣 - 5.4 多元分类问题：超越是与否 - 5.5 非均衡数据集 - 5.6 本章小结 - 第6章 工程实现：计算机是怎么算的 - 6.1 算法思路：模拟滚动 - 6.2 数值求解：梯度下降法 - 6.3 上手实践：代码实现 - 6.4 更优化的算法：随机梯度下降法 - 6.5 本章小结 - 第7章 计量经济学的启示：他山之石 - 7.1 定量与定性：变量的数学运算合理吗 - 7.2 定性变量的处理 - 7.3 定量变量的处理 - 7.4 显著性 - 7.5 多重共线性：多变量的烦恼 - 7.6 内生性：变化来自何处 - 7.7 本章小结 - 第8章 监督式学习： 目标明确 - 8.1 支持向量学习机 - 8.2 核函数 - 8.3 决策树 - 8.4 树的集成 - 8.5 本章小结 - 第9章 生成式模型：量化信息的价值 - 9.1 贝叶斯框架 - 9.2 朴素贝叶斯 - 9.3 判别分析 - 9.4 隐马尔可夫模型 - 9.5 本章小结 - 第10章 非监督学习：聚类与降维 - 10.1 K-means - 10.2 其他聚类模型 - 10.3 Pipeline - 10.4 主成分分析 - 10.5 奇异值分解 - 10.6 本章小结 - 第11章 分布式机器学习：集体力量 - 11.1 Spark简介 - 11.2 最优化问题的分布式解法 - 11.3 大数据模型的两个维度 - 11.4 开源工具的另一面 - 11.5 本章小结 - 第12章 神经网络：模拟人的大脑 - 12.1 神经元 - 12.2 神经网络 - 12.3 反向传播算法 - 12.4 提高神经网络的学习效率 - 12.5 本章小结 - 第13章 深度学习：继续探索 - 13.1 利用神经网络识别数字 - 13.2 卷积神经网络 - 13.3 其他深度学习模型 - 13.4 本章小结
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