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數據科學(機器學習如何數據掘金)/人工智慧超入門叢書

  • 作者：龔超//畢樹人//楊華|責編:曾越//周紅//雷桐輝
  • 出版社：化學工業
  • ISBN：9787122425164
  • 出版日期：2023/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：205
人民幣：RMB 69.8 元      售價：元
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內容大鋼
    「人工智慧超入門叢書」致力於面向人工智慧各技術方向零基礎的讀者，內容涉及數據思維、數據科學、視覺感知、情感分析、搜索演算法、強化學習、知識圖譜、專家系統等方向，體系完整、內容簡潔、文字通俗，綜合介紹人工智慧相關知識，並輔以程序代碼解決問題，使得零基礎的讀者快速入門。
    本書是「人工智慧超入門叢書」的一個分冊，以機器學習為主線，介紹如何利用機器學習進行數據分析。全書內容共分7章，主要包括機器學習基本概念、數據分析相關基礎知識、機器學習解決四類問題（回歸問題、分類問題、聚類問題、降維問題）的演算法、神經網路相關知識，並在附錄中對Python編程基礎知識、數據相關數學知識以及Python實驗室Jupyter Lab的使用進行了介紹。
    本書面向在人工智慧方向零基礎的讀者，內容全面系統，語言通俗易懂，配合典型程序操作練習，簡單易上手，能夠幫助讀者輕鬆認識和理解人工智慧核心技術。本書可以作為大學生以及想要走向人工智慧工作崗位的技術人員的入門讀物，也可作為青少年人工智慧相關技術方向的課程教材，同時也可作為技術普及讀物供對人工智慧技術感興趣的讀者閱讀。
作者介紹
龔超//畢樹人//楊華|責編:曾越//周紅//雷桐輝
目錄
第1章  機器「學習」
  1.1  數據科學、人工智慧與機器學習
    1.1.1  數據科學與機器學習
    1.1.2  人工智慧≠機器學習≠深度學習
  1.2  機器學習概述
    1.2.1  機器學習是什麼
    1.2.2  機器學習學什麼
  1.3  數據素養
    1.3.1  何為數據素養
    1.3.2  數據素養的維度劃分
第2章  數據基礎
  2.1  先利其器
  2.2  科學計算
    2.2.1  向量與矩陣生成
    2.2.2  向量與矩陣運算
  2.3  數據分析
    2.3.1  Series與DataFrame
    2.3.2  文件的導入與處理
  2.4  數據可視
    2.4.1  基本圖形
    2.4.2  畫圖點睛
第3章  回歸問題
  3.1  什麼是回歸問題
    3.1.1  回歸分析概述
    3.1.2  最小二乘法
  3.2  線性回歸
    3.2.1  一元線性回歸
    3.2.2  多元線性回歸
  3.3  進階：可視化
第4章  分類問題
  4.1  什麼是分類問題
  4.2  近朱者赤近墨者黑的k近鄰
    4.2.1  k近鄰演算法基本原理
    4.2.2  k近鄰演算法實踐
  4.3  通過熵解決分類的決策樹
    4.3.1  決策樹與信息熵
    4.3.2  決策樹案例與實踐
  4.4  進階：距離
第5章  聚類問題
  5.1  什麼是聚類
  5.2  K均值聚類
    5.2.1  K均值聚類原理
    5.2.2  K均值聚類實踐
  5.3  系統聚類
    5.3.1  系統聚類原理
    5.3.2  系統聚類實踐
  5.4  進階：再談距離
第6章  降維問題
  6.1  什麼是降維問題
  6.2  主成分分析

    6.2.1  主成分分析原理
    6.2.2  主成分分析實踐
  6.3  奇異值分解
    6.3.1  奇異值分解原理
    6.3.2  奇異值分解實踐
  6.4  進階：特徵值與特徵向量
第7章  神經網路
  7.1  從神經元到感知機
    7.1.1  從生物神經元到人工神經元
    7.1.2  從單層感知機到多層感知機
  7.2  神經網路的運行原理
    7.2.1  結構概述
    7.2.2  前向傳播
    7.2.3  反向傳播
  7.3  神經網路的參數說明與實踐
    7.3.1  參數與超參數
    7.3.2  解決分類與回歸問題
  7.4  進階：反向傳播推導
附錄A  Python基礎
  A.1  運算符
    A.1.1  基本算術運算符與數值型
    A.1.2  關係運算符、邏輯運算符與布爾型
  A.2  字元串與數據結構
    A.2.1  字元串
    A.2.2  列表
    A.2.3  元組
    A.2.4  字典
  A.3  控制結構
    A.3.1  if語句
    A.3.2  while語句
    A.3.3  for語句
    A.3.4  多重循環
  A.4  定義函數
附錄B  導數與代數基礎
  B.1  導數
  B.2  向量
  B.3  矩陣
附錄C  騰訊扣叮Python實驗室：Jupyter Lab使用說明

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