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人工智慧與機器學習(21世紀通識教育系列教材)

  • 作者：編者:王秋月//覃雄派//趙素雲//張靜|責編:黃佳
  • 出版社：中國人民大學
  • ISBN：9787300275819
  • 出版日期：2020/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：209
人民幣：RMB 36 元      售價：元
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內容大鋼
    隨著電腦技術迅猛地發展，人工智慧與機器學習已經滲透到我們日常生活的各個領域。為此，中國人民大學專門為全校財經和人文專業的學生開設了「人工智慧與機器學習」課程，本書的所有作者都參與了該門課程的教學實踐，相互配合，總結教學經驗，共同打磨而成《人工智慧與機器學習》一書。書中避開了大量數學模型和複雜編程知識，引導學生了解各種機器學習模型的基本原理與實踐用法，讓學生熟悉當下流行的一些機器學習和數據處理工具的使用，解決現實領域遇到的各種數據分析和預測問題。
作者介紹
編者:王秋月//覃雄派//趙素雲//張靜|責編:黃佳
目錄
第1章  人工智慧簡介
  1.1  什麼是人工智慧
  1.2  人工智慧簡史（1956年以前）
  1.3  人工智慧簡史（1956—1980年）
  1.4  人工智慧簡史（1980—2010年）
  1.5  人工智慧簡史（2010年至今）
第2章  機器學習簡介
  2.1  什麼是機器學習
  2.2  機器學習分類
第3章  Python簡介
  3.1  環境配置
  3.2  Python基礎編程
  3.3  Numpy
  3.4  Matplotlib
  3.5  Pandas
第4章  K近鄰
  4.1  什麼是K近鄰
  4.2  如何度量距離或者相似性
  4.3  數據縮放
  4.4  選擇合適的K值
  4.5  Scikit-learn KNN分類器介紹
  4.6  案例一：鳶尾花分類
第5章  模型選擇
  5.1  偏差與方差
  5.2  訓練集與測試集
  5.3  交叉驗證
  5.4  案例二：鳶尾花分類（案例一續）
第6章  線性回歸
  6.1  什麼是線性回歸
  6.2  損失函數
  6.3  增加多項式特徵
  6.4  正則化
  6.5  超參數調優
  6.6  案例三：波士頓房價預測
第7章  邏輯回歸
  7.1  什麼是邏輯回歸
  7.2  決策邊界
  7.3  損失函數
  7.4  線性回歸和邏輯回歸的異同
  7.5  多分類
  7.6  案例四：泰坦尼克號乘客生還預測
第8章  分類評價指標
  8.1  混淆矩陣
  8.2  查准率與查全率、F1分數
  8.3  ROC曲線和AUC
  8.4  多分類評價指標
  8.5  案例五：泰坦尼克號乘客生還預測（案例四續）
第9章  樸素貝葉斯
  9.1  貝葉斯定理
  9.2  樸素貝葉斯分類器

  9.3  不同的樸素貝葉斯模型
  9.4  文本分類
  9.5  案例六：垃圾郵件識別
第10章  支持向量機
  10.1  什麼是支持向量機
  10.2  核函數
  10.3  支持向量機的參數優化
  10.4  案例七：垃圾郵件識別（案例六續）
  10.5  總結
第11章  決策樹
  11.1  什麼是決策樹
  11.2  構建決策樹
  11.3  修剪決策樹
  11.4  決策樹的優缺點和使用方法
  11.5  案例八：泰坦尼克號乘客生還預測
第12章  集成學習
  12.1  袋裝
  12.2  提升
  12.3  堆疊
  12.4  案例九：泰坦尼克號乘客生還預測（案例八續）
第13章  聚類
  13.1  什麼是聚類
  13.2  K-means演算法
  13.3  聚類結果的評價
  13.4  不同的距離指標
  13.5  聚合式層次聚類
  13.6  案例十：商場客戶聚類
第14章  深度學習
  14.1  深度學習發展簡史
  14.2  多層感知器
  14.3  損失函數
  14.4  優化演算法：反向傳播演算法
  14.5  案例十一：手寫數字識別
  14.6  深度學習技巧
  14.7  卷積神經網路
  14.8  案例十二：圖像識別
第15章  Kaggle競賽
  15.1  Kaggle平台簡介
  15.2  Kaggle競賽簡介
  15.3  Kaggle競賽案例分析：泰坦尼克號乘客生還預測

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