Machine Learning with Python: Theory and Implementation
Zollanvari, Amin
- 出版商: Springer
- 出版日期: 2024-07-13
- 售價: $2,630
- 貴賓價: 9.5 折 $2,499
- 語言: 英文
- 頁數: 452
- 裝訂: Quality Paper - also called trade paper
- ISBN: 3031333446
- ISBN-13: 9783031333446
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相關分類:
Python、程式語言、Machine Learning
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商品描述
The textbook covers a range of topics including nearest neighbors, linear models, decision trees, ensemble learning, model evaluation and selection, dimensionality reduction, assembling various learning stages, clustering, and deep learning along with an introduction to fundamental Python packages for data science and machine learning such as NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn, XGBoost, and Keras with TensorFlow backend.
Given the current dominant role of the Python programming language for machine learning, the book complements the theoretical presentation of each technique by its Python implementation. In this regard, two chapters are devoted to cover necessary Python programming skills. This feature makes the book self-sufficient for students with different programming backgrounds and is in sharp contrast with other books in the field that assume readers have prior Python programming experience. As such, the systematic structure of the book, along with the many examples and exercises presented, will help the readers to better grasp the content and be equipped with the practical skills required in day-to-day machine learning applications.
商品描述(中文翻譯)
本書旨在作為本科生和研究生的教科書,幫助他們從理論和實踐的角度理解機器學習的基本要素。書中主題的選擇基於一個標準:某種方法的實用性是否足以證明其理論闡述對於具有典型數學背景的工程及其他定量領域的學生是有意義的。因此,本書不僅包含實用的技術,還以數學語言呈現,讓研究生和高年級本科生都能輕鬆理解。
本教科書涵蓋了一系列主題,包括最近鄰、線性模型、決策樹、集成學習、模型評估與選擇、降維、組合各種學習階段、聚類以及深度學習,並介紹了數據科學和機器學習的基本 Python 套件,如 NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn、XGBoost 和 Keras(搭配 TensorFlow 後端)。
考慮到 Python 程式語言在機器學習中的主導地位,本書在每種技術的理論介紹中補充了其 Python 實現。在這方面,兩章專門用於涵蓋必要的 Python 程式設計技能。這一特點使本書對於不同程式設計背景的學生來說是自給自足的,與其他假設讀者具備 Python 程式設計經驗的書籍形成鮮明對比。因此,本書的系統結構以及眾多示例和練習將幫助讀者更好地掌握內容,並具備日常機器學習應用所需的實用技能。
作者簡介
作者簡介(中文翻譯)
Amin Zollanvari 是哈薩克納扎爾巴耶夫大學電機與計算機工程的副教授及數據科學實驗室主任。他於2003年和2006年分別在伊朗的希拉茲大學獲得電機工程的學士和碩士學位,並於2010年在德州農工大學獲得電機工程的博士學位。他曾在哈佛醫學院和波士頓布萊根婦女醫院擔任博士後研究員(2010-2012),隨後於2012年至2014年在德州農工大學統計系擔任助理研究科學家。他教授過多門有關機器學習、程式設計和統計信號處理的課程,涵蓋研究生和本科生層級,並在知名期刊和國際會議上發表了超過80篇有關基礎和實用機器學習及模式識別的研究論文。他目前是IEEE的高級會員,自2018年以來擔任IEEE Access的副編輯。