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機器學習演算法入門

作者：編者:馬秦靖|責編:李定群
出版社：重慶大學
ISBN：9787568937856

出版日期：2023/04/01
裝幀：活頁
頁數：267

人民幣：RMB 59 元售價：元

內容大鋼

本書是機器學習領域的入門教材，從理論、抽象和設計三方面闡述了機器學習的理論基礎、演算法實現和具體應用技巧。全書共12章，包括Python概述，Pythor語言基礎，基礎數據結構，函數與模塊，面向對象程序設計，NuPy數據分析，數據可視化，基礎演算法分析與實現，機器學習概述，回歸分析，分類演算法，聚類演算法。本書既注重保持理論分析的嚴謹性，又注重機器學習演算法的實用性，同時強調機器學習演算法的思想和原理在電腦上的實現。
本書可作為高等職業院校人工智慧相關專業的入門課程教材或教學參考書，也可以供從事機器學習應用開發的技術人員參考。

作者介紹

編者:馬秦靖|責編:李定群

第1章  Python概述
  1.1  Python簡介
  1.2  Python開發環境搭建
  1.3  集成開發環境PyCharm
  1.4  Python程序運行
第2章  Python語言基礎
  2.1  變數和簡單數據類型
  2.2  分支語句
  2.3  循環語句
第3章  基礎數據結構
  3.1  字元串
  3.2  字元串內置方法
  3.3  列表
  3.4  列表內置函數和方法
  3.5  元組
  3.6  元組內置函數和方法
  3.7  字典
  3.8  字典內置函數和方法
第4章  函數與模塊
  4.1  函數
  4.2  函數的定義與調用
  4.3  函數的參數
  4.4  模塊
第5章  面向對象程序設計
  5.1  面向對象概述
  5.2  對象與類
  5.3  面向對象程序設計的特點
  5.4  類的定義和使用
  5.5  創建類的成員並訪問
  5.6  類的屬性
  5.7  類成員和實例成員
  5.8  封裝、繼承、多態
第6章  NumPy數據分析
  6.1  NumPy簡介
  6.2  NumPy Ndarray對象
  6.3  NumPy數據類型
  6.4  NumPy數組屬性
  6.5  NumPy數組索引
  6.6  廣播機制(Broadcast)
第7章  數據可視化
  7.1  Matplotlib
  7.2  Matplotlib庫基本使用
  7.3  Matplotlib繪圖標記
  7.4  Matploflib繪圖線
  7.5  Matplodib散點圖
  7.6  Matplotlib柱狀圖
  7.7  Matplotlib餅圖
第8章  基礎演算法分析與實現
  8.1  演算法的概念
  8.2  演算法問題求解基礎

  8.3  重要的問題類型
  8.4  蠻力法(Brute Force)和算術問題
  8.5  分治法(Devide-and-Conqure)
  8.6  減治法(Decrese-and-Conqure)
  8.7  貪心法(Greedy Techniques)
第9章  機器學習概述
  9.1  機器學習簡介
  9.2  機器學習的基本理論
  9.3  scikit-learn基本框架
第10章  回歸分析
  lO.1  回歸分析原理
  10.2  多元線性回歸
  10.3  正則化回歸分析
  10.4  案例
第11章  分類演算法
  11.1  k近鄰演算法
  11.2  樸素貝葉斯演算法
  11.3  決策樹
  11.4  分類與回歸樹
  11.5  支持向量機
  11.6  案例
第12章  聚類演算法
  12.1  K均值演算法
  12.2  K均值聚類演算法的過程
  12.3  K均值聚類演算法實例分析
  12.4  K均值聚類演算法代碼實現
  12.5  DBSCAN演算法
  12.6  DBSCAN演算法實現
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