机器学习算法的数学解析与Python实现

机器学习算法的数学解析与Python实现 描述：本书以机器学习的算法为主线，深入剖析算法的概念和数学原理，以通俗形象的语言进行讲解，让读者无须了解太多前置数学知识，就能看懂数学公式所表达的意思，从而快速掌握机器学习的思想和原理。本书首先介绍机器学习基本概念及工具，然后从概念、原理、Python实现、应用场景几个方面，详细剖析机器学习中主要的算法，如线性回归算法、Logistic回归算法、KNN算法、朴素贝叶斯算法、决策树算法、支持向量机算法、K-means聚类算法、神经网络、集成学习方法等。 链接： 大小：10 MB 标签：#机器学习 #算法 #数学原理 #通俗讲解 #前置知识 #基本概念 #工具 #线性回归 来自：雷锋 频道：@Aliyundrive_Share_Channel 群组：@alyd_g 投稿：@AliYunPanBot

资源机器学习算法的数学解析与Python实现

资源机器学习算法的数学解析与Python实现 资源简介：本书以机器学习的算法为主线，深入剖析算法的概念和数学原理，以通俗形象的语言进行讲解，让读者无须了解太多前置数学知识，就能看懂数学公式所表达的意思，从而快速掌握机器学习的思想和原理。本书首先介绍机器学习基本概念及工具，然后从概念、原理、Python实现、应用场景几个方面，详细剖析机器学习中主要的算法，如线性回归算法、Logistic回归算法、KNN算法、朴素贝叶斯算法、决策树算法、支持向量机算法、K-means聚类算法、神经网络、集成学习方法等。 链接：【阿里云盘】点击获取 关键词：#机器学习 #算法 #数学原理 #通俗讲解 #前置知识 #基本概念 #工具 #线性回归 #Logistic 回归 #KNN 算法 #朴素贝叶斯 #决策树 #支持向量机 #K-means 聚类 #神经网络 #集成学习 合作 • 云盘投稿 • 云盘搜索

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Keras是一个用Python编写的深度学习API， 运行在机器学习平台TensorFlow之上。 它的开发重点是实现快速实验。能够尽快从想法到结果是做好研究的关键。 Keras特性： 1.简单 - 但不是简单。Keras 减少了开发人员的认知负担，让您能够专注于问题中真正重要的部分。 2.灵活Keras 采用渐进式披露原则 复杂性：简单的工作流程应该快速简便，同时任意 高级工作流程应该可以通过基于的清晰路径来实现 你已经学到了什么。 3.强大 Keras 提供行业强大的性能和可扩展性：它被包括NASA在内的组织和公司使用， YouTube和Waymo。 Keras & TensorFlow 2 TensorFlow 2是一个端到端的开源机器学习平台。 您可以将其视为可微分编程的基础结构层。 它结合了四个关键功能： 1.在 CPU、GPU 或 TPU 上高效执行低级张量操作。 2.计算任意可微表达式的梯度。 3.将计算扩展到许多设备，例如数百个 GPU 的集群。 4.将程序（“图形”）导出到外部运行时，如服务器、浏览器、移动和嵌入式设备。 Keras 是 TensorFlow 2 的高级 API：一个平易近人、高效的界面。 用于解决机器学习问题， 专注于现代深度学习。它为开发提供了基本的抽象和构建块 以及以高迭代速度交付机器学习解决方案。 Keras 使工程师和研究人员能够充分利用可扩展性 以及 TensorFlow 2 的跨平台功能：您可以在 TPU 或大型 GPU 集群上运行 Keras， 你可以导出 Keras 模型以在浏览器或移动设备上运行。 |||| #API