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鸢尾花书.pdf

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简介:
《鸢尾花书》是一本融合了自然之美与文学韵味的作品集,书中通过细腻的文字描绘了鸢尾花的各种风貌及其背后的文化故事。 ### 1. 书籍基本信息 - **书名**:“鸢尾花书:从加减乘除到机器学习” - **作者**:在GitHub上的用户名为Visualize-ML,但具体姓名未明确给出。 - **出版社**:清华大学出版社 - **版权声明**:此PDF文件为草稿版,仅供读者在移动设备上学习使用。最终版本以清华大学出版社出版的纸质书籍为准。版权归属清华大学出版社所有,禁止商用,并且引用时需注明出处。 ### 2. 书籍目的与特色 - **学习动力**:书中强调了一个新的学习数学的动力来源—数据科学与机器学习。这不仅仅是为了考试而学习数学,而是为了掌握实用技能并面向未来。 - **内容特色**: - **数学+艺术**:采用全彩图解的方式,通过极致可视化来展示数学思想,使学习过程更加生动有趣,同时培养读者的数据思维、几何想象力以及艺术感知力。 - **零基础入门**:适合完全没有编程经验的读者,从零开始教授Python编程,并能够独立完成数据科学与机器学习项目。 - **知识网络构建**:打破传统数学分支之间的壁垒(如代数、几何、线性代数、微积分和概率统计等),构建完整的数学知识体系。 - **动手实践**:强调实践操作的重要性,鼓励读者通过编写代码和创建交互式应用程序等方式来加深理解。 - **全面的学习资源**:提供了包括微课视频、纸质图书、电子图书、代码文件、可视化工具和思维导图等多种形式的学习资源,构建了一个完整的学习生态系统。 - **理论结合实践**:内容设计遵循由浅入深的原则,不仅涵盖理论知识,也注重解决实际问题的应用场景。 ### 3. 作者感悟 - **感恩与反思**:作者表达了对读者的信任和感激之情,并且提到自己在学习数学过程中的某些感悟,特别是关于传统学习方法的反思。 - **动机转变**:作者认为学习数学不应仅仅是为了应对考试,而是要将其作为一种解决问题的工具。这种观念的变化对于激发学习兴趣至关重要。 - **个人经历**:提及了很多人在毕业后因为工作需求而重新学习数学的经历,这也反映了当前社会对数学能力的需求增加。 - **学习方法**:书中提倡了一种全新的学习方式,鼓励读者将数学作为实用技能来掌握,而不只是理论知识。 ### 4. 推荐读者群体 - **基本要求**:虽然书名为“从加减乘除到机器学习”,但建议读者至少具备高中数学水平。对于那些已经学过或接触过大数(如微积分、线性代数和概率统计)的人来说,这本书会更加容易理解和消化。 《鸢尾花书》不仅是一本教授数学知识的书籍,更是一种激发读者兴趣并培养实际技能的综合指南。通过对基础知识的新解读及应用案例讲解,《鸢尾花书》为读者提供了一条从基础数学到高级机器学习技能的学习路径。

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    优质
    《鸢尾花书》是一本融合了自然之美与文学韵味的作品集,书中通过细腻的文字描绘了鸢尾花的各种风貌及其背后的文化故事。 ### 1. 书籍基本信息 - **书名**:“鸢尾花书:从加减乘除到机器学习” - **作者**:在GitHub上的用户名为Visualize-ML,但具体姓名未明确给出。 - **出版社**:清华大学出版社 - **版权声明**:此PDF文件为草稿版,仅供读者在移动设备上学习使用。最终版本以清华大学出版社出版的纸质书籍为准。版权归属清华大学出版社所有,禁止商用,并且引用时需注明出处。 ### 2. 书籍目的与特色 - **学习动力**:书中强调了一个新的学习数学的动力来源—数据科学与机器学习。这不仅仅是为了考试而学习数学,而是为了掌握实用技能并面向未来。 - **内容特色**: - **数学+艺术**:采用全彩图解的方式,通过极致可视化来展示数学思想,使学习过程更加生动有趣,同时培养读者的数据思维、几何想象力以及艺术感知力。 - **零基础入门**:适合完全没有编程经验的读者,从零开始教授Python编程,并能够独立完成数据科学与机器学习项目。 - **知识网络构建**:打破传统数学分支之间的壁垒(如代数、几何、线性代数、微积分和概率统计等),构建完整的数学知识体系。 - **动手实践**:强调实践操作的重要性,鼓励读者通过编写代码和创建交互式应用程序等方式来加深理解。 - **全面的学习资源**:提供了包括微课视频、纸质图书、电子图书、代码文件、可视化工具和思维导图等多种形式的学习资源,构建了一个完整的学习生态系统。 - **理论结合实践**:内容设计遵循由浅入深的原则,不仅涵盖理论知识,也注重解决实际问题的应用场景。 ### 3. 作者感悟 - **感恩与反思**:作者表达了对读者的信任和感激之情,并且提到自己在学习数学过程中的某些感悟,特别是关于传统学习方法的反思。 - **动机转变**:作者认为学习数学不应仅仅是为了应对考试,而是要将其作为一种解决问题的工具。这种观念的变化对于激发学习兴趣至关重要。 - **个人经历**:提及了很多人在毕业后因为工作需求而重新学习数学的经历,这也反映了当前社会对数学能力的需求增加。 - **学习方法**:书中提倡了一种全新的学习方式,鼓励读者将数学作为实用技能来掌握,而不只是理论知识。 ### 4. 推荐读者群体 - **基本要求**:虽然书名为“从加减乘除到机器学习”,但建议读者至少具备高中数学水平。对于那些已经学过或接触过大数(如微积分、线性代数和概率统计)的人来说,这本书会更加容易理解和消化。 《鸢尾花书》不仅是一本教授数学知识的书籍,更是一种激发读者兴趣并培养实际技能的综合指南。通过对基础知识的新解读及应用案例讲解,《鸢尾花书》为读者提供了一条从基础数学到高级机器学习技能的学习路径。
  • Iris().csv
    优质
    Iris(鸢野).csv文件包含了三种不同种类鸢尾花的测量数据,包括萼片和花瓣长度宽度,常用于机器学习分类算法测试。 Iris 鸢尾花数据集是一个经典的数据集,在统计学习和机器学习领域经常被用作示例。该数据集中包含3类共150条记录,每类各50个数据点,每个数据点有4项特征:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。通过这四个特征可以预测鸢尾花卉属于哪一品种(iris-setosa, iris-versicolour, iris-virginica)。
  • iris.arff.csv(数据)
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    iris.arff.csv文件包含了著名的鸢尾花数据集,记录了三种鸢尾花品种的萼片和花瓣尺寸,常用于机器学习中的分类算法测试。 这段文字描述了一组用于KNN和感知器算法测试的数据集,其中包括鸢尾花的特征(如花萼长度、花萼宽度、花瓣长度及花瓣宽度)以及对应的标签(山鸢尾、杂色鸢尾和弗吉尼亚鸢尾)。
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    鸢尾花数据集是一份广泛用于机器学习分类算法测试的经典资料集合,包含150个样本,每个样本有4个特征值和一个类别标签。 莺尾花数据集是机器学习算法常用的数据集之一,可以从原始网站上下载。目前该数据集已经共享出来供大家学习使用,并以txt文档的形式提供,便于调用。
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    简介:鸢尾花数据集是机器学习中广泛使用的一个经典分类任务数据集,包含150个样本和4个特征变量,用于识别三种不同种类的鸢尾花。 数据集包含四种类型的文件:有标签的csv文件、无标签的csv文件、有标签的text文件以及无标签的text文件。 Iris 数据集又称鸢尾花卉数据集,是一类多重变量分析的数据集。该数据集共有150个样本,分为3类,每类各包含50个样本。每个样本包括4个属性:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。通过这四个属性可以预测鸢尾花卉属于哪一类(Setosa、Versicolour 或 Virginica)。
  • 数据集
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    简介:鸢尾花数据集是机器学习领域广泛使用的经典数据集之一,包含150个样本,每个样本有4个特征和一个分类标签,用于训练模型进行多类别的分类任务。 Iris数据集用于模式识别和模糊聚类的数据测试,是一个较为完整的数据集。
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    《鸢尾花卉识别》是一篇专注于利用计算机视觉技术对不同种类鸢尾花进行自动分类与辨识的研究文章。通过图像处理和机器学习算法,提高花卉鉴别的准确性和效率。 任务描述: 使用sklearn完成鸢尾花分类任务。 鸢尾花数据集包含用于预测鸢尾花卉属于三个种类(Setosa、Versicolour 和 Virginica)的信息,分别用0、1和2表示。该数据集通过四个属性进行预测:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度以及花瓣宽度。 在使用DecisionTreeClassifier时,有两个常用的参数可以设置: - criterion: 划分节点所使用的指标,默认为gini(基尼系数),也可以选择entropy(信息增益); - max_depth: 决策树的最大深度。