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机器学习实践:测试驱动的开发方法

机器学习实践:测试驱动的开发方法 PDF 中文完整版

  • 更新:2023-07-11
  • 大小:3.4 MB
  • 类别:机器学习
  • 作者:柯克
  • 出版:人民邮电出版社
  • 格式:PDF

  • 资源介绍
  • 学习心得
  • 相关内容

《机器学习实践:测试驱动的开发方法》这本书全面而系统地介绍了机器学习的基本原理,同时深入讲解了如何通过测试驱动的方式来进行机器学习的开发。本书内容涵盖了测试驱动的机器学习、机器学习概述、K近邻分类、朴素贝叶斯分类、隐马尔科夫模型等多个重要主题。作者通过清晰的讲解和丰富的实例,帮助读者建立对机器学习的深入理解,并提供了实践中的解决方案和技巧。对于想要系统学习机器学习且注重实践的读者来说,这本书是一本非常值得阅读的参考书。

机器学习实践:测试驱动的开发方法

机器学习实践:测试驱动的开发方法电子书封面

读者评价

Github 上的 Ruby 代码木有 README 完全不知道怎么跑起来…

Ruby 的测试代码没看太懂,但给我传达了测试的思想

本书主要介绍如何将测试驱动开发运用于机器学习算法。每一章都通过示例介绍了机器学习技术能够解决的有关数据的具体问题,以及求解问题和处理数据的方法。具体涵盖了测试驱动的机器学习、机器学习概述、K 近邻分类、朴素贝叶斯分类、隐马尔可夫模型、支持向量机、神经网络、聚类、核岭回归、模型改进与数据提取等内容。通过学习本书,你将能够利用机器学习技术解决涉及数据的现实问题。

内容介绍

《机器学习实践:测试驱动的开发方法》面技术开发人员、CTO和咨询顾问人员,介绍了机器学习的基本原理,涵盖了测试驱动的机器学习、机器学习概述、K近邻分类、朴素贝叶斯分类、隐马尔科夫模型、支持向量机、神经网络、聚类、核岭回归、模型改进与数据提取等内容。

目录

  • 前言 xi
  • 第1章 测试驱动的机器学习 1
  • 第2章 机器学习概述 13
  • 第3章 K 近邻分类 17
  • 第4章 朴素贝叶斯分类 45
  • 第5章 隐马尔可夫模型 67
  • 第6章 支持向量机 89
  • 第7章 神经网络 113
  • 第8章 聚类 137
  • 第9章 核岭回归 153
  • 第10章 模型改进与数据提取 169
  • 第11章 结语 185
  • 作者介绍 188
  • 封面介绍 188

资源获取

资源地址1:https://pan.baidu.com/s/1Scj94zj52SFmp3jzH6xovw

资源地址1:https://pan.quark.cn/s/68efdd8459c6

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