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機器學習簡明教程--基於Python語言實現(普通高等教育人工智慧系列教材)

作者：編者:高延增//侯躍恩//羅志堅|責編:吉玲//張翠翠
出版社：機械工業
ISBN：9787111761006

出版日期：2024/09/01
裝幀：平裝
頁數：212

人民幣：RMB 48 元售價：元

內容大鋼

本書圖文並茂、深入淺出地介紹了機器學習演算法所需的數學、Python語言編程基礎知識，以及回歸模型、K近鄰、K均值、決策樹、弱學習器集成、人工神經網路、深度學習等常用的機器學習演算法。全書共10章，每章習題中都配套了實驗練習環節，實驗內容包括Python開發環境配置、機器學習演算法的實際應用等，所有實驗都配有Jupyter的Python代碼，從而使讀者既能掌握演算法理論原理，又能進行實際應用。
本書適合作為普通高等院校本科或研究生階段的人工智慧、機器學習、數據挖掘等課程的教材，也適合作為自學的參考書。

作者介紹

編者:高延增//侯躍恩//羅志堅|責編:吉玲//張翠翠

前言
第1章  概述
  1.1  理解機器學習
  1.2  一些相關的概念
  1.3  機器學習的發展
  1.4  機器學習開發的準備工作
  1.5  本章小結
  1.6  習題
第2章  基礎知識
  2.1  線性代數
  2.2  概率與統計
  2.3  優化
  2.4  Python編程基礎
  2.5  本章小結
  2.6  習題
第3章  回歸分析
  3.1  模型
  3.2  線性回歸模型應用
  3.3  邏輯回歸
  3.4  本章小結
  3.5  習題
第4章  基於距離的演算法
  4.1  分類與聚類的區別
  4.2  距離度量問題
  4.3  K近鄰演算法
  4.4  K均值聚類演算法
  4.5  本章小結
  4.6  習題
第5章  決策樹
  5.1  初識決策樹
  5.2  信息熵與信息增益
  5.3  決策樹
  5.4  CART
  5.5  本章小結
  5.6  習題
第6章  弱學習器集成演算法
  6.1  3種常用的弱學習器集成方法
  6.2  AdaBoost演算法與GBDT演算法
  6.3  XGBoost演算法
  6.4  本章小結
  6.5  習題
第7章  支持向量機
  7.1  支持向量機的相關概念
  7.2  線性支持向量機
  7.3  非線性支持向量機
  7.4  軟間隔
  7.5  應用案例
  7.6  本章小結
  7.7  習題
第8章  人工神經網路

  8.1  人工智慧的概念
  8.2  神經元模型
  8.3  多層神經網路
  8.4  應用案例
  8.5  本章小結
  8.6  習題
第9章  卷積神經網路
  9.1  人類視覺系統的啟發
  9.2  CNN演算法原理
  9.3  CNN應用
  9.4  本章小結
  9.5  習題
第10章  用於處理時間序列的網路
  10.1  序列
  10.2  循環神經網路
  10.3  長短時記憶網路
  10.4  本章小結
  10.5  習題
參考文獻

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