Python統(tǒng)計機器學習

　　《Python統(tǒng)計機器學習》以 Python為工具，詳細介紹了機器學習中統(tǒng)計分析技術和數(shù)據(jù)分析基礎知識。全書共分三部分，第一部分介紹了Python中的基本運算方法和概率的相關基礎概念。第二部分介紹了統(tǒng)計分析的基礎知識，內容涵蓋機器學習的問題設置、定量評價各種數(shù)據(jù)分析結果的框架，并簡明描述數(shù)據(jù)的主成分分析方法、統(tǒng)計建模的思路及假設檢驗的標準等統(tǒng)計學知識。第三部分介紹了在機器學習中的各種方法，包括回歸分析、聚類分析支持向量機、稀疏學習、決策樹、集成學習、高斯過程模型及密度比估計等方法，最后還特別介紹了深度學習的貝葉斯優(yōu)化方法?！禤ython統(tǒng)計機器學習》內容豐富，圖文并茂，特別適合想學習數(shù)據(jù)分析、統(tǒng)計分析、機器學習、深度學習的人員參考學習。

　　金森敬文博士（學術）東京工業(yè)大學信息理工學院教授理化學研究所創(chuàng)新智能綜合研究中心組長