商品介绍
ISBN: 9786267569559
出版日期: 2025-03-19
作者: 姜偉生
裝訂: 平裝.單色印刷.688頁.23.
AI時代Math元年 - 用Python全精通機器學習
✴︎ 迴歸分析:深度挖掘資料中變數間的關聯性與規律
✴︎ 線性迴歸:透過直線模型解讀簡單資料的趨勢與變化
✴︎ 多元線性迴歸:建構高維資料模型,分析多重影響因素
✴︎ 非線性迴歸:處理複雜資料模式,探索非線性關係的應用
✴︎ 正規化迴歸:透過嶺回歸與套索迴歸有效抑制模型過擬合
✴︎ 貝氏迴歸:結合先驗知識與數據,實現貝氏統計推斷
✴︎ 高斯過程:深入了解從理論到應用的高斯模型方法
✴︎ k最近鄰分類:運用鄰近資料進行分類與迴歸的經典算法
✴︎ 決策樹:以層次結構實現資料分類與回歸的靈活應用
✴︎ 支援向量機:應對高維資料,實現精確分類與回歸分析
✴︎ 主成分分析:透過降維技術提取資料中的核心特徵與模式
✴︎ K平均值聚類:快速分群分析,尋找資料內部結構與規律
✴︎ 高斯混合模型:運用軟聚類技術實現精細的資料分群
✴︎ 最大期望演算法:優化模型參數,提升聚類與估計效能
作者簡介
姜偉生
作者簡介
姜偉生
博士FRM。勤奮的小鎮做題家,熱愛知識可視化和開源分享。自2022年8月開始,在GitHub上開源「鳶尾花書」學習資源,截至2023年9月,已經分享4000多頁PDF、4000多幅矢量圖、約2000個代碼文件,全球讀者數以萬計。

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区域 | 订单总额 (RM) | 运费 (RM) |
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West Malaysia | 统一收费 | 6.00 |
区域 | 计算/重量 | 运费 (RM) |
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East Malaysia | 首 1.00 kg | 13.00 |
额外 1.00 kg | 5.00 | |
Singapore | 首 1.00 kg | 25.00 |
额外 1.00 kg | 5.00 | |
Australia, New Zealand | 首 1.00 kg | 159.77 |
额外 0.50 kg | 52.65 | |
Austria, Denmark, Finland, Ireland, Switzerland, Russia | 首 1.00 kg | 157.78 |
额外 0.50 kg | 34.31 | |
Brunei, Cambodia, Laos, Mongolia | 首 1.00 kg | 175.10 |
额外 0.50 kg | 87.14 | |
Belgium,France, Germany, Netherlands, Spain, U.K | 首 1.00 kg | 150.94 |
额外 0.50 kg | 30.46 | |
China | 首 1.00 kg | 96.44 |
额外 0.50 kg | 25.35 | |
Bangladesh, Brazil, Iraq, Pakistan, Qatar, S.Arabia, UAE, Sri Lanka | 首 1.00 kg | 118.52 |
额外 0.50 kg | 24.96 | |
South Africa | 首 1.00 kg | 118.52 |
额外 0.50 kg | 24.96 | |
Philippines | 首 1.00 kg | 91.42 |
额外 0.50 kg | 15.29 | |
Canada, United States, Mexico | 首 1.00 kg | 162.58 |
额外 0.50 kg | 35.90 | |
Hong Kong | 首 1.00 kg | 80.63 |
额外 0.50 kg | 29.06 | |
India | 首 1.00 kg | 113.30 |
额外 0.50 kg | 22.28 | |
Indonesia | 首 1.00 kg | 107.35 |
额外 0.50 kg | 24.87 | |
Japan | 首 1.00 kg | 112.97 |
额外 0.50 kg | 35.03 | |
Macau | 首 1.00 kg | 92.93 |
额外 0.50 kg | 13.82 | |
Singapore | 首 1.00 kg | 74.75 |
额外 0.50 kg | 21.49 | |
Taiwan | 首 1.00 kg | 94.42 |
额外 0.50 kg | 34.76 | |
Thailand | 首 1.00 kg | 94.10 |
额外 0.50 kg | 28.25 | |
Vietnam | 首 1.00 kg | 98.94 |
额外 0.50 kg | 14.34 |