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作  者:[美]Ian Goodfellow（伊恩·古德费洛）、[加]Yoshua Bengio（约书亚·本吉奥）、[加]Aaron Courville（亚伦·库维尔） 著作 赵申剑、黎彧君、符天凡、李凯 译者 等 定  价:237 出 版 社:人民邮电出版社 出版日期:2017年07月01日 页  数:500 装  帧:>简装 ISBN:9787115461476 《机器学习实战（python基础教程指南）》
    介绍并实现机器学习的主流算法
    面向日常任务的高效实战内容
    《机器学习实战》没有从理论角度来揭示机器学习算法背后的数学原理，而是通过“原理简述+问题实例+实际代码+运行效果”来介绍每一个算法。学习计算机的人都知道，计算机是一门实践学科，没有真正实现运行，很难真正理解算法的精髓。这本书的*大好处就是边学边用，**适合于急需迈进机器学习领域的人员学习。实际上，即使对于那些对机器学习有所了解的人来说，通过代码实等 ●《机器学习实战（python基础教程指南）》
●《深度学习》
●【注】本套装以商品标题及实物为准，因仓位不同可能会拆单发货，如有需要购买前可联系客服确认后再下单，谢谢！
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内容简介

《机器学习实战（python基础教程指南）》
    机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向，在现今的大数据时代背景下，捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式，成为各行业求生存、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。
    《机器学习实战》**部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法、朴素贝叶斯算法、Logistic回归算法、支持向量机、AdaBoost集成方法、基于树的回归算法和分类回归树（CART）算法等。第三部分则重点介绍无监督学习及其一些主要算法：k均值聚类算法、Apriori算法、FP-Growth算法。第四部分介绍了机器学习算法的一些附属工具。
 等 [美]Ian Goodfellow（伊恩·古德费洛）、[加]Yoshua Bengio（约书亚·本吉奥）、[加]Aaron Courville（亚伦·库维尔） 著作 赵申剑、黎彧君、符天凡、李凯 译者 等 《机器学习实战（python基础教程指南）》
    Peter Harrington，拥有电气工程学士和硕士学位，他曾经在美国加州和*国的英特尔公司工作7年。Peter拥有5项美国专利，在三种学术期刊上发表过文章。他现在是Zillabyte公司的首席科学家，在加入该公司之前，他曾担任2年的机器学习软件顾问。Peter在业余时间还参加编程竞赛和建造3D打印机。 《机器学习实战（python基础教程指南）》
    大学毕业后，我先后在加利福尼亚和中国大陆的Intel公司工作。*初，我打算工作两年之后回学校读研究生，但是时光飞逝而过，转眼就过去了六年。那时，我意识到我必须回到校园。我不想上夜校或进行在线学习，我就想坐在大学校园里吸纳学校传授的所有知识。在大学里，*好的方面不是你研修的课程或从事的研究，而是一些外围活动：与人会面、参加研讨会、加入组织、旁听课程，以及学习未知的知识。
    在2008年，我帮助筹备一个招聘会。我同一个大型金融机构的人交谈，他们希望我去应聘他们机构的一个对信用卡建模（判断某人是否会偿还贷款）的岗位。他们问我对随机分析了解多少，那时，我并不能确定“随机”一词的意思。他们提出的工作地点令我无法接受，所以我决定不再考虑了。但是，他等
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