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利用Python實現概率、統計及機器學習方法(原書第2版) 版權信息
- ISBN：9787111717737
- 條形碼：9787111717737 ; 978-7-111-71773-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
利用Python實現概率、統計及機器學習方法(原書第2版) 本書特色
本書涵蓋概率論、統計學和機器學習領域的關鍵思想，并使用Python模塊演示了這些領域的應用。本書從*簡單的概率論知識展開，逐步延伸到統計學和機器學習的關鍵思想，并通過Python及其強大的擴展功能來闡述概率論和統計學知識與機器學習的聯系。本書各章都給出了大量的示例，以展示理論概念與具體實踐的聯系，并且書中所有的圖形和數值結果都可以用Python重現。作者還提供了某些重要結果的詳細證明。作者使用Pandas、Sympy、Scikit-learn、TensorFlow和Keras等流行的Python模塊模擬和可視化了重要的機器學習概念（如偏差與方差之間的權衡、交叉驗證和正則化），并通過數值方法展示了許多抽象的數學思想（如概率論中的收斂性）。 本書特色 ● 全面闡釋如何模擬、概念化和可視化隨機統計過程以及應用機器學習方法。 ● 覆蓋關鍵的Python模塊，如Numpy、Scikit-learn、Sympy、Matplotlib、Pandas、TensorFlow、Keras等，并說明了相應的編程技巧。 ● 用直觀的方法概述了概率、統計和機器學習的概念，并提供了相應的可視化代碼。
利用Python實現概率、統計及機器學習方法(原書第2版) 內容簡介
本書針對Python 3.6+版本進行了全面更新，涵蓋了在這些領域中使用Python組件演示的概率、統計和機器學習之間的鏈接的關鍵思想。所提供的Python代碼、所有的圖形和數值結果都是可重復的。作者通過使用多種分析方法和Python代碼處理有意義的示例來開發機器學習中的關鍵直覺，從而將理論概念與具體實現聯系起來。對某些重要結果也給出了詳細的證明。
利用Python實現概率、統計及機器學習方法(原書第2版) 目錄
譯者序
前言
第1版前言
符號說明
第1章科學Python入門1
11安裝和設置2
12Numpy4
121Numpy數組和內存5
122Numpy矩陣8
123Numpy廣播操作9
124Numpy掩碼數組11
125浮點數11
126Numpy優化簡介14
13Matplotlib15
131Matplotlib的替代方法16
132Matplotlib的擴展17
14IPython17
15Jupyter Notebook18
16Scipy20
17Pandas21
171Series21
172DataFrame23
18Sympy25
19編譯庫接口27
110集成開發環境28
111性能和并行編程快速指南28
112其他資源31
參考文獻32
第2章概率33
21引言33
211概率密度34
212隨機變量35
213連續隨機變量39
214微積分以外的變量變換41
215獨立隨機變量42
216經典Broken Rod示例44
22投影法45
221加權距離47
23條件期望作為投影47
231附錄51
24條件期望與均方誤差52
25條件期望和均方誤差優化
示例55
251示例155
252示例258
253示例360
254示例463
255示例564
256示例666
26有用的分布67
261正態分布67
262多項分布67
263卡方分布69
264泊松分布和指數分布71
265伽馬分布72
266貝塔分布73
267狄利克雷多項分布74
X
XI
27信息熵76
271信息論的概念76
272信息熵的性質78
273KullbackLeibler散度79
274交叉熵作為大似然80
28矩母函數80
29蒙特卡羅采樣方法83
291離散變量逆CDF法83
292連續變量逆CDF法85
293舍選法86
210采樣重要性重采樣90
211實用的不等式92
2111馬爾可夫不等式92
2112切比雪夫不等式93
2113霍夫丁不等式94
參考文獻96
第3章統計97
31引言97
32用于統計的Python模塊98
321Sc
展開全部
利用Python實現概率、統計及機器學習方法(原書第2版) 作者簡介
馬羚 博士，目前任教于海軍航空大學岸防兵學院，研究方向為計算機編程語言、智能優化算法、測試性設計、測試與故障診斷。
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