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Python機器學習(原理與實踐第2版)/數據科學與大數據技術叢書

  • 作者：薛薇|責編:陳慧庚
  • 出版社：中國人民大學
  • ISBN：9787300321059
  • 出版日期：2024/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：341
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    本書引領讀者進入Python機器學習領域。理論上突出機器學習原理講解的可讀性併兼具知識深度和廣度，實踐上強調機器學習的可操作性併兼具應用廣泛性。本書不僅對原理進行了深入透徹的理論講解，而且通過Python編程給出了原理的直觀解釋以及可操作實現的應用案例。本書適合作為高等院校相關專業的機器學習教學用書，也可作為Python機器學習研究應用人員的參考用書。
作者介紹
薛薇|責編:陳慧庚
    薛薇，博士，中國人民大學應用統計研究中心專職研究員，中國人民大學統計學院副教授。主要開設課程：機器學習，計量經濟學，統計軟體，統計學。研究方向：機器學習與深度學習演算法研究。基於顧客消費行為大數據的客戶終身價值統計建模，以及營銷與品牌大數據的機器學習演算法應用。
目錄
第1章  機器學習概述
  1.1  機器學習的發展：人工智慧中的機器學習
    1.1.1  符號主義人工智慧
    1.1.2  基於機器學習的人工智慧
  1.2  機器學習中的數據
    1.2.1  數據集和相關概念
    1.2.2  結構化、半結構化和非結構化數據
  1.3  機器學習的任務
    1.3.1  數據預測
    1.3.2  數據聚類
第2章  Python機器學習基礎
  2.1  Python機器學習的首選工具
  2.2  Python的集成開發環境：Anaconda
    2.2.1  Anaconda的簡介
    2.2.2  Anaconda Prompt的使用
    2.2.3  Spyder的使用
    2.2.4  Jupyter Notebook 的使用
  2.3  Python第三方程序包的引用
  2.4  NumPy使用示例
    2.4.1  NumPy數組的創建和訪問
    2.4.2  NumPy的計算功能
  2.5  Pandas 使用示例
    2.5.1  Pandas的序列和索引
    2.5.2  Pandas的數據框
    2.5.3  Pandas的數據加工處理
  2.6  NumPy和Pandas的綜合應用：空氣質量監測數據的預處理和基本分析
    2.6.1  空氣質量監測數據的預處理
    2.6.2  空氣質量監測數據的基本分析
  2.7  Matplotlib的綜合應用：空氣質量監測數據的圖形化展示
    2.7.1  AQI的時序變化特點
    2.7.2  AQI的分佈特徵及相關性分析
第3章  數據預測中的相關問題
  3.1  線性回歸預測模型
    3.1.1  線性回歸預測模型的含義
    3.1.2  線性回歸預測模型的幾何理解
    3.1.3  線性回歸預測模型的評價
    3.1.4  Python應用實踐：PM2.5濃度預測
  3.2  認識線性分類預測模型
    3.2.1  線性分類模型的含義
    3.2.2  線性分類模型的幾何理解
    3.2.3  分類預測模型的評價
    3.2.4  Python應用實踐：空氣質量等級預測
  3.3  從線性預測模型到非線性預測模型
  3.4  預測模型的參數估計
    3.4.1  損失函數與有監督學習
    3.4.2  參數搜索策略
  3.5  預測模型的選擇
    3.5.1  泛化誤差的估計
    3.5.2  Python 模擬和啟示：理解泛化誤差
    3.5.3  預測模型的過擬合問題

    3.5.4  模型選擇：偏差和方差
……
第4章  數據預測建模：貝葉斯分類器
第5章  數據預測建模：近鄰分析
第6章  數據預測建模：決策樹
第7章  數據預測建模：集成學習
第8章  數據預測建模：人工神經網路
第9章  數據預測建模：支持向量機
第10章  特徵選擇：過濾式、包裹式和嵌入式策略
第11章  特徵提取：空間變換策略
第12章  揭示數據內在結構：聚類分析

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