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數據分析與機器學習演算法(職業教育大數據技術專業互聯網+創新教材)

  • 作者：編者:韓偉|責編:張星瑤
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111723004
  • 出版日期：2023/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：200
人民幣：RMB 46 元      售價：元
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內容大鋼
    本書從數據分析與機器學習演算法入手，系統地介紹了機器學習各類演算法的原理方法和實際應用。本書的主要內容包括：KNN演算法、樸素貝葉斯、決策樹、支持向量機、線性回歸、K-means演算法、人工神經網路、卷積網路深度學習以及基於Python數據分析進行職業規劃。
    本書作為大數據技術與人工智慧領域的入門教材，在內容上涵蓋了機器學習經典演算法的基礎知識和應用實例，採用Python作為編程語言，強調基本演算法的應用理解，內容由淺入深。各部分內容均配有相應的任務，注重實踐應用，便於讀者學習和掌握。
    本書可作為各類職業院校大數據技術、雲計算技術應用、人工智慧技術應用等相關專業的教學用書，也可作為相關專業領域工程技術人員的參考用書。
    本書配有電子課件、源代碼、微課視頻（掃描二維碼觀看）等課程資源，選用本書作為授課教材的教師可以登錄機械工業出版社教育服務網（www.cmpedu.com）註冊后免費下載，也可聯繫編輯（010-88379807）咨詢。
作者介紹
編者:韓偉|責編:張星瑤
目錄
前言
二維碼索引
項目1  KNN演算法及應用
  任務1  推薦車型
  任務2  鳶尾花分類
  項目小結
  拓展練習
項目2  樸素貝葉斯應用
  任務1  利用樸素貝葉斯推薦商品
  任務2  改進演算法
  任務3  評價演算法
  任務4  編程實現樸素貝葉斯
  項目小結
  拓展練習
項目3  決策樹應用
  任務1  開發人工智慧的信用卡審批系統
  任務2  處理數據的瑕疵以及特徵工程
  任務3  編程完成決策樹項目應用
  項目小結
  拓展練習
項目4  支持向量機應用
  任務1  預測學生成績
  任務2  用核函數處理非線性可分的數據
  任務3  可視化數據
  項目小結
  拓展練習
項目5  線性回歸應用
  任務1  預測連鎖店消暑飲料的銷售量
  任務2  可視化擬合結果和趨勢
  任務3  度量線性回歸模型可用性
  任務4  用線性回歸模型預測房屋價格
  項目小結
  拓展練習
項目6  K-means演算法及應用
  任務1  利用K-means演算法進行櫻花耐寒性聚類
  任務2  數據降維
  任務3  用K-means劃分球隊梯隊
  項目小結
  拓展練習
項目7  人工神經網路應用
  任務1  用Tensorflow實現手勢識別
  任務2  用pytorch實現手寫數字識別
  任務3  利用神經網路辨認魚的種類
  任務4  用梯度下降演算法求解最優參數
  項目小結
  拓展練習
項目8  卷積網路深度學習
  任務1  構造特徵辨認圖像
  任務2  用卷積網路識別手寫數字
  項目小結

  拓展練習
項目9  基於Python數據分析進行職業規劃
  任務1  爬取數據
  任務2  清洗和整理數據
  任務3  分析數據、輸出報表
  任務4  生成詞雲圖
  項目小結
  拓展練習
參考文獻

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