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Python統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí) 人工智能技術(shù)叢書 利用python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)分析方法 機(jī)器學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)分析基礎(chǔ) 數(shù)據(jù)分 《Python統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)》以 Python為工具,詳細(xì)介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)中統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)和數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)知識(shí)。全書共分三部分,第一部分介紹了Python中的基本運(yùn)算方法和概率的相關(guān)基礎(chǔ)概念。第二部分介紹了統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)知識(shí),內(nèi)容涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)的問(wèn)題設(shè)置、定量評(píng)價(jià)各種數(shù)據(jù)分析結(jié)果的框架,并簡(jiǎn)明描述數(shù)據(jù)的主成分分析方法、統(tǒng)計(jì)建模的思路及假設(shè)檢驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)等統(tǒng)計(jì)學(xué)知識(shí)。第三部分介紹了在機(jī)器學(xué)習(xí)中的各種方法,包括回歸分析、聚類分析支持向量機(jī)、稀疏學(xué)習(xí)、決策樹(shù)、集成學(xué)習(xí)、高斯過(guò)程模型及密度比估計(jì)等方法,最后還特別介紹了深度學(xué)習(xí)的貝葉斯優(yōu)化方法。
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