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機器學習應用與實戰(全彩印刷)/人工智慧應用與實戰系列

  • 作者：編者:韓少雲//張雲飛//吳飛//徐理想|責編:林瑞和
  • 出版社：電子工業
  • ISBN：9787121447891
  • 出版日期：2023/03/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：306
人民幣：RMB 109 元      售價：元
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內容大鋼
    本書系統介紹了機器學習常用演算法及其應用，在深入分析演算法原理的基礎上，結合當前熱門應用場景，向讀者展現了機器學習演算法的綜合應用，帶領讀者進入機器學習領域，開啟人工智慧行業的大門。
    全書共21章，分為3部分。第1部分介紹機器學習基礎演算法，包括線性回歸、多項式回歸、邏輯回歸、k-NN、決策樹、k-Means、SVM、隨機森林、樸素貝葉斯、PCA降維等，針對每個演算法給出應用案例，讓讀者既掌握演算法原理，又能夠使用演算法解決問題。第2部分是機器學習基礎演算法綜合應用，通過學生分數預測、自閉症患者預測、淘寶用戶價值分析、耳機評論情感預測幾個案例提升讀者對機器學習演算法的應用能力。第3部分是機器學習進階演算法與應用，介紹邏輯更為複雜的機器學習演算法，如改進的聚類演算法、HMM演算法、Boosting演算法等，並給出相應案例，此外，還展示了多個演算法綜合應用項目。
    本書適合對機器學習、人工智慧感興趣的讀者閱讀，也可以作為應用型大學和高等職業院校人工智慧相關專業的教材。本書可以幫助有一定基礎的讀者查漏補缺，使其深入理解和掌握相關原理與方法，提高其解決實際問題的能力。
作者介紹
編者:韓少雲//張雲飛//吳飛//徐理想|責編:林瑞和
目錄
第1部分  機器學習基礎演算法
  第1章  基於線性回歸的銷售量預測
    1.1  機器學習概述
    1.2  線性回歸
      1.2.1  回歸的概念
      1.2.2  線性回歸模型
    1.3  梯度下降演算法
    1.4  線性回歸模型的構建
      1.4.1  線性回歸模型構建的一般步驟
      1.4.2  線性回歸模型的評估方法與度量指標
    1.5  案例實現——基於線性回歸的銷售量預測
    本章總結
    作業與練習
  第2章  非線性數據的多項式回歸
    2.1  多項式回歸
      2.1.1  多項式回歸的概念
      2.1.2  0-1標準化
      2.1.3  Z-Score標準化
      2.1.4  特徵拓展
    2.2  模型訓練問題與解決方法
      2.2.1  欠擬合與過擬合
      2.2.2  正則化方法
    2.3  案例實現——非線性數據的多項式回歸
    本章總結
    作業與練習
  第3章  基於邏輯回歸演算法的乳腺癌患病預測
    3.1  邏輯回歸演算法
      3.1.1  邏輯回歸演算法概述
      3.1.2  概率估算
      3.1.3  損失函數
    3.2  分類數據的預處理
      3.2.1  欠採樣與過採樣
      3.2.2  數據的標籤化
      3.2.3  數據的獨熱編碼
    3.3  模型的性能評估
      3.3.1  數值型模型評估方法
      3.3.2  幾何型模型評估方法
    3.4  案例實現——基於邏輯回歸演算法的乳腺癌患病預測
    本章總結
    作業與練習
  第4章  基於k-NN演算法的分類
  第5章  基於決策樹演算法的回歸預測與分類
  第6章  基於k-Means演算法的聚類
  第7章  基於SVM演算法的分類與回歸預測
  第8章  隨機森林揭秘
  第9章  基於樸素貝葉斯演算法的中文預測
  第10章  基於PCA降維的圖片重構
第2部分  機器學習基礎演算法綜合應用
  第11章  學生分數預測
  第12章  自閉症患者預測

  第13章  淘寶用戶價值分析
  第14章  耳機評論情感預測
第3部分  機器學習進階演算法與應用
  第15章  聚類演算法綜合
  第16章  基於HMM演算法的股票行情預測
  第17章  Boosting演算法綜合
  第18章  飯店銷售量預測
  第19章  信貸違約預測
  第20章  胎兒健康分類預測
  第21章  淘寶用戶畫像處理

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