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機器學習基礎與案例實戰(Python+Sklearn+TensorFlow慕課版人工智慧應用人才能力培養新形態教材)

  • 作者：編者:張平//李曉宇|責編:王宣
  • 出版社：人民郵電
  • ISBN：9787115650153
  • 出版日期：2024/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：276
人民幣：RMB 69.8 元      售價：元
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內容大鋼
    機器學習作為人工智慧的重要分支，已在不同行業得到了廣泛應用。本書以錘煉讀者機器學習相關技術的實戰能力為導向，將案例與項目貫穿全文，全面系統地介紹了代表性機器學習演算法及其應用。本書共12章，分為4篇，即入門篇、監督學習篇、無監督學習篇、進階篇。入門篇概述機器學習，監督學習篇主要介紹K近鄰、決策樹、線性模型、支持向量機和貝葉斯模型，無監督學習篇主要介紹聚類、主成分分析和奇異值分解，進階篇主要介紹集成學習、特徵工程和深度學習。
    本書可作為高校工科專業機器學習相關課程的教材，也可供相關領域的培訓機構教學使用，還可作為人工智慧愛好者和相關方向技術人員的參考書。
作者介紹
編者:張平//李曉宇|責編:王宣
目錄
第1篇  入門篇
  第1章  機器學習概述
    1.1  機器學習基礎
      1.1.1  機器學習的定義
      1.1.2  機器學習基本概念
      1.1.3  機器學習分類
      1.1.4  機器學習開發步驟：以股價預測為例
    1.2  機器學習發展簡史
    1.3  機器學習相近概念簡介
      1.3.1  機器學習、深度學習和人工智慧
      1.3.2  機器學習與數據挖掘
      1.3.3  機器學習與模式識別
      1.3.4  機器學習與數學建模
    1.4  機器學習典型應用領域
      1.4.1  醫療保健領域
      1.4.2  金融領城
      1.4.3  電子商務與新零售領域
      1.4.4  自然語言處理與語音識別領域
      1.4.5  物聯網領域」
    1.5  綜合案例：機器學習開發環境配置和使用
      1.5.1  案例概述
      1.5.2  Windows版Anaconda安裝和卸載
      1.5.3  代表性的開發模式實踐
      1.5.4  Linux版Anaconda安裝和使用
    習題1
    實訓1
第2篇  監督學習篇
  第2章  K近鄰
    2.1  K近鄰概述
      2.1.1  原理及圖解
      2.1.2  距離度量
      2.1.3  形式化描述
      2.1.4  優勢和不足
    2.2  監督學習模型評價指標
      2.2.1  分類模型評價指標
      2.2.2  回歸模型評價指標
    2.3  綜合案例：使用K近鄰分類器預測鳶尾花類型
      2.3.1  案例概述
      2.3.2  案例實現：Python版
      2.3.3  案例實現：Sklearn版
    2.4  綜合案例：使用K近鄰回歸器預測房價
      2.4.1  案例概述
      2.4.2  案例實現：Python版
      2.4.3  案例實現：Sklearn版
    習題2
    實訓2
  第3章  決策樹
    3.1  決策樹概述
      3.1.1  決策樹圖解
      3.1.2  決策樹構建

      3.1.3  純度測量
      3.1.4  優勢和不足
      3.1.5  常見決策樹演算法
    3.2  綜合案例：使用決策樹分類器預測葡萄酒類別
      3.2.1  案例概述
      3.2.2  案例實現：Python版——基於基尼係數
      3.2.3  案例實現：Python版——基於信息增益
      3.2.4  案例實現：Sklearn版
    3.3  決策樹剪枝
      3.3.1  預剪枝和后剪枝
      3.3.2  剪枝技術的實現
    3.4  綜合案例：基於決策樹剪枝的鳶尾花分類
      3.4.1  案例概述
      3.4.2  案例實現：Sklearn版
    3.5  綜合案例：使用決策樹回歸器預測汽車燃油效率
      3.5.1  案例概述
      3.5.2  案例實現：Python版
      3.5.3  案例實現：Sklearn版
    習題3
    實訓3
  ……
第3篇  無監督學習篇
第4篇  進階篇

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