Python機器學習實踐:測試驅動的開發方法 Python机器学习实践:测试驱动的开发方法

馬修·柯克 (Matthew Kirk)

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商品描述

《Python機器學習實踐:測試驅動的開發方法》一開始就立足於軟件編寫、算法測試的實踐指導,為讀者理解示例代碼、動手編寫自己的程序做必要的鋪墊。然後,作者才開始簡明扼要地介紹機器學習算法的定義,以及讀者必須知道的算法類別、這些算法又各自有何神通,並輕輕點出:每個算法也有它的死穴。第三章到第九章,作者深入詳實地講解了幾種有代表性的機器學習算法:K—最近鄰,樸素貝葉斯分類,決策樹和隨機森林,隱馬爾可夫模型,支持向量機,神經網絡,以及聚類。在這些章節中,不但講解了算法核心部分的數學表達,也用機智、形象的語言描述了算法如何在實際生活中解決問題,並給出了關鍵的Python代碼示例和算法訓練、測試過程。