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機器學習演算法的數學解析與Python實現/智能系統與技術叢書

作者：編者:莫凡|責編:佘潔
出版社：機械工業
ISBN：9787111642602

出版日期：2020/01/01
裝幀：平裝
頁數：205

人民幣：RMB 89 元售價：元

內容大鋼

本書以機器學習的演算法為主線，深入剖析演算法的概念和數學原理，以通俗形象的語言進行講解，讓讀者無須儲備很多數學知識，就能看懂數學公式所表達的意思，從而快速掌握機器學習的思想和原理。本書首先介紹機器學習的基本概念及工具，然後從概念、原理、Python實現、應用場景幾個方面，詳細剖析機器學習中的主要演算法，如線性回歸演算法、Logistic回歸演算法、KNN演算法、樸素貝葉斯演算法、決策樹演算法、支持向量機演算法、K-means聚類演算法、神經網路、集成學習方法等。

作者介紹

編者:莫凡|責編:佘潔
莫凡，新技術深度愛好者，曾經從事信息安全前沿技術跟蹤研究和數據分析工作，在各類信息安全類技術期刊發表文章五十余篇，現轉為投身高端知識「白菜化」項目，希望能讓將更多聽起來高大上的名詞沾一沾「人間煙火」，成為日常生活中真正用得上的知識。

前言
第1章  機器學習概述
  1.1  什麼是機器學習
  1.2  機器學習的幾個需求層次
  1.3  機器學習的基本原理
  1.4  機器學習的基本概念
    1.4.1  書中用到的術語介紹
    1.4.2  機器學習的基本模式
    1.4.3  優化方法
  1.5  機器學習問題分類
  1.6  常用的機器學習演算法
  1.7  機器學習演算法的性能衡量指標
  1.8  數據對演算法結果的影響
第2章  機器學習所需的環境
  2.1  常用環境
  2.2  Python簡介
    2.2.1  Python的安裝
    2.2.2  Python的基本用法
  2.3  Numpy簡介
    2.3.1  Numpy的安裝
    2.3.2  Numpy的基本用法
  2.4  Scikit-Learn簡介
    2.4.1  Scikit-Learn的安裝
    2.4.2  Scikit-Learn的基本用法
  2.5  Pandas簡介
    2.5.1  Pandas的安裝
    2.5.2  Pandas的基本用法
第3章  線性回歸演算法
  3.1  線性回歸：「鋼鐵直男」解決回歸問題的正確方法
    3.1.1  用於預測未來的回歸問題
    3.1.2  怎樣預測未來
    3.1.3  線性方程的「直男」本性
    3.1.4  最簡單的回歸問題——線性回歸問題
  3.2  線性回歸的演算法原理
    3.2.1  線性回歸演算法的基本思路
  ……
第4章  Logistic回歸分類演算法
第5章  KNN分類演算法
第6章  樸素貝葉斯分類演算法
第7章  決策樹分類演算法
第8章  支持向量機分類演算法
第9章  K-means聚類演算法
第10章  神經網路分類演算法
第11章  集成學習方法

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