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GO语言机器学习实战PDF电子书下载

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• 作 者：（澳）周轩逸着
• 出 版 社：
• 出版年份：2020
• ISBN：
• 页数：0 页

图书介绍： 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：PYTHON核心技术实战详解＝CORE PYTHON PROGRAMMING下一篇：河山痛忆 《GO语言机器学习实战》目录 标签：实战 机器 语言 学习

第1章 如何解决机器学习中的所有问题1

1.1 什么是一个问题1

1.2 什么是一个算法2

1.3 什么是机器学习3

1.4 是否需要机器学习3

1.5 一般问题解决过程4

1.6 什么是一个模型5

1.6.1 什么是一个好的模型6

1.7 本书主要内容与章节安排6

1.8 为什么选择Go语言7

1.9 快速启动7

1.10 函数7

1.11 变量8

1.11.1 值9

1.11.2 类型9

1.11.3 方法11

1.11.4 接口11

1.11.5 包和导入12

1.12 开始13

第2章 线性回归——房价预测14

2.1 项目背景15

2.2 探索性数据分析15

2.2.1 数据摄取和索引16

2.2.2 数据清洗工作18

2.2.3 进一步的探索性工作25

2.2.4 标准化33

2.3 线性回归34

2.3.1 回归35

2.3.2 交叉验证37

2.4 讨论和下一步的工作39

2.5 小结40

第3章 分类——垃圾邮件检测41

3.1 项目背景41

3.2 探索性数据分析42

3.2.1 数据标记42

3.2.2 规范化和词干提取45

3.2.3 停用词45

3.2.4 数据摄取46

3.3 分类器47

3.4 朴素贝叶斯48

3.4.1 TF-IDF48

3.4.2 条件概率49

3.4.3 特征51

3.4.4 贝叶斯定理51

3.5 分类器实现52

3.5.1 类53

3.5.2 分类器第Ⅱ部分54

3.6 程序整合58

3.7 小结61

第4章 利用时间序列分析分解二氧化碳趋势62

4.1 探索性数据分析62

4.1.1 从非HTTP数据源下载63

4.1.2 处理非标准数据63

4.1.3 处理小数型日期64

4.1.4 绘图65

4.2 分解68

4.2.1 STL69

4.2.2 更多绘制内容81

4.3 预测86

4.4 小结89

参考文献89

第5章 通过聚类整理个人推特账户的时间线90

5.1 项目背景90

5.2 K均值90

5.3 DBSCAN92

5.4 数据采集92

5.5 探索性数据分析92

5.6 数据信息96

5.6.1 处理器97

5.6.2 单字预处理99

5.6.3 单条推特处理103

5.7 聚类103

5.7.1 K均值聚类104

5.7.2 DBSCAN聚类105

5.7.3 DMMClust聚类107

5.8 实际数据108

5.9 程序111

5.10 程序调整113

5.10.1 距离调整114

5.10.2 预处理步骤调整115

5.11 小结117

第6章 神经网络——MNIST手写体识别118

6.1 神经网络118

6.1.1 模拟神经网络119

6.2 线性代数101121

6.2.1 激活函数探讨123

6.3 学习功能125

6.4 项目背景126

6.4.1 Gorgonia126

6.4.2 数据获取126

6.4.3 什么是张量129

6.4.4 构建神经网络138

6.4.5 前馈139

6.4.6 基于maybe类型进行错误处理140

6.4.7 前馈函数说明142

6.4.8 成本143

6.4.9 反向传播143

6.5 神经网络训练146

6.6 交叉验证148

6.7 小结150

第7章 卷积神经网络——MNIST手写体识别151

7.1 有关神经元的一切认识都是错误的151

7.2 回顾神经网络151

7.2.1 Gorgonia152

7.2.2 构建一个神经网络161

7.3 项目164

7.3.1 数据获取164

7.3.2 上一章 的其他内容166

7.4 CNN简介168

7.4.1 什么是卷积168

7.4.2 最大池化176

7.4.3 退出176

7.5 构建一个CNN176

7.5.1 反向传播180

7.6 运行神经网络182

7.7 测试186

7.7.1 准确率188

7.8 小结189

第8章 基本人脸检测190

8.1 什么是人脸190

8.1.1 Viola-Jones191

8.2 PICO194

8.2.1 关于学习的注意事项194

8.3 GoCV195

8.3.1 API195

8.4 PIGO195

8.5 人脸检测程序196

8.5.1 从网络摄像头获取图像196

8.5.2 图像显示197

8.5.3 在图像上涂鸦198

8.5.4 人脸检测1198

8.5.5 人脸检测2200

8.5.6 算法结合205

8.6 算法评估206

8.7 小结208

第9章 热狗或者不是热狗——使用外部服务209

9.1 MachineBox209

9.2 什么是MachineBox210

9.2.1 登录和注册210

9.2.2 Docker安装与设置211

9.2.3 在Go语言中使用MachineBox211

9.3 项目212

9.3.1 训练212

9.3.2 从网络摄像头读取图像213

9.3.3 美化结果214

9.4 结果216

9.5 这一切意味着什么218

9.6 为什么采用MachineBox219

9.7 小结219

第10章 今后发展趋势220

10.1 读者应该关注什么221

10.1.1 从业者221

10.1.2 研究人员221

10.2 研究人员、从业者及其利益相关者222

10.3 本书未涉及的内容222

10.4 更多学习资源223

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摘要：本文详细介绍了《GO语言机器学习实战.pdf电子书版文档下载》这一资源，从其内容概述、应用场景、学习方法和实际案例等方面进行了全面剖析，旨在帮助读者深入了解GO语言在机器学习领域的应用，为相关学习和实践提供有力支持。

1、内容概述

《GO语言机器学习实战.pdf电子书版文档下载》是一本专注于GO语言在机器学习领域应用的实战指南。书中详细介绍了GO语言的特点、机器学习的基本概念以及如何使用GO语言进行数据预处理、模型训练和预测等操作。全书共分为12章，涵盖了从入门到进阶的全方位内容。

书中首先介绍了GO语言的基本语法和常用库，为读者奠定了扎实的编程基础。随后，逐步深入讲解了机器学习的基本概念，如监督学习、无监督学习、强化学习等，并结合实际案例展示了如何使用GO语言实现这些算法。最后，书中还介绍了如何将GO语言应用于实际项目中，如自然语言处理、图像识别等。

此外，本书还提供了丰富的代码示例和练习题，帮助读者巩固所学知识，提高实际操作能力。

2、应用场景

GO语言以其高性能、并发性和跨平台等特点在多个领域得到了广泛应用。在机器学习领域，GO语言同样具有独特的优势。以下列举了几个GO语言在机器学习领域的应用场景：

1）大数据处理：GO语言的高并发性能使其成为处理大规模数据集的理想选择。在机器学习中，GO语言可以用于构建高效的数据处理流程，提高模型训练和预测的速度。

2）实时推荐系统：GO语言可以快速构建实时推荐系统，如新闻推荐、商品推荐等。通过实时分析用户行为数据，为用户提供个性化的推荐服务。

3）图像识别与处理：GO语言可以用于图像识别、图像处理等任务。通过结合深度学习框架，实现高效的图像识别和分类。

3、学习方法

学习《GO语言机器学习实战.pdf电子书版文档下载》需要掌握以下学习方法：

1）基础知识：首先，读者需要具备一定的编程基础，了解GO语言的基本语法和常用库。可以通过在线教程、视频课程等方式学习。

2）机器学习基础：了解机器学习的基本概念、算法和模型，为后续学习GO语言在机器学习领域的应用打下基础。

3）实践操作：通过阅读本书提供的代码示例和练习题，动手实践，巩固所学知识。在实际操作中，不断总结经验，提高自己的编程能力。

4、实际案例

本书通过多个实际案例展示了GO语言在机器学习领域的应用。以下列举了几个案例：

1）使用GO语言实现线性回归模型：通过本书提供的代码示例，读者可以学习如何使用GO语言实现线性回归模型，并进行数据拟合和预测。

2）使用GO语言实现决策树分类器：本书介绍了如何使用GO语言实现决策树分类器，并通过实际案例展示了其在数据分类中的应用。

3）使用GO语言实现神经网络：本书详细讲解了如何使用GO语言实现神经网络，并通过实际案例展示了其在图像识别等任务中的应用。

总结：

《GO语言机器学习实战.pdf电子书版文档下载》是一本全面、实用的GO语言机器学习实战指南。通过学习本书，读者可以掌握GO语言在机器学习领域的应用，提高自己的编程能力和实际操作能力。本书适合有一定编程基础、对机器学习感兴趣的读者阅读。

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