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Python機器學習一本通

作者：編者:楊志曉//范艷峰|責編:張雲靜
出版社：北京大學
ISBN：9787301313367

出版日期：2020/09/01
裝幀：平裝
頁數：756

人民幣：RMB 148 元售價：元

內容大鋼

本書介紹了機器學習技術及Python實踐的基礎知識，涵蓋了Python的機器學習基礎、數據預處理、機器學習演算法及其實踐、深度學習、模型評價、機器學習應用等內容。其中第一篇為基礎入門篇。介紹人工智慧、機器學習、大數據等概念及相互關係，機器學習的步驟，Python的Anaconda版本的安裝與使用。NumPy、Matplotlib、Seabom、Pandas等常用模塊，以及數據文件訪問、數據統計。第二篇為數據預處理篇。介紹使用：NumPy產生模擬數據集，scikit-learn樣本生成器，scikit-learn自帶數據集，使用scikit-sklearn對數據集進行Z-score標準化、極差標準化、正則化、二值化、缺失值插補、分類特徵編碼、PCA降維、LDA降維、TSNE降維。第三篇為機器學習演算法篇，介紹線性回歸、多項式回歸、決策樹學習、支持向量機、聚類分析、集成學習、神經網路、模型評價。第四篇為機器學習應用篇，介紹圖像處理與識別、語音處理與識別、文本處理與中文期刊分類、圖像壓縮。第五篇為項目實戰篇，介紹社交好友分析、電商點擊率預測及分析等。
本書既適合在機器學習、數據挖掘和Python編程方面零基礎的讀者，以及對此感興趣的在職IT人員和教師使用，也可以作為相關培訓機構的培訓教材。

作者介紹

編者:楊志曉//范艷峰|責編:張雲靜

第一篇  基礎入門篇
  第1章  Python機器學習入門
    1.1  機器學習是人工智慧的一個分支
      1.1.1  什麼是智能
      1.1.2  智能的特點
      1.1.3  人工智慧及其研究內容
      1.1.4  人工智慧的主要學派
      1.1.5  人工智慧的研究和應用範疇
    1.2  理解機器學習
      1.2.1  學習與機器學習
      1.2.2  機器學習的分類
      1.2.3  典型的機器學習方法
      1.2.4  深度學習
    1.3  數據、大數據及其組織方式
      1.3.1  數據及大數據
      1.3.2  資料庫與數據倉庫
    1.4  機器學習的一般步驟
    1.5  本章小結
    1.6  習題
    1.7  高手點撥
  第2章  設置機器學習的環境
    2.1  機器學習工具及PythonAnaconda的安裝
第二篇  數據預處理篇
第三篇  機器學習演算法篇
第四篇  機器學習應用篇
第五篇  項目實戰篇
附錄  本書所用Python函數、方法、類

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