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scikit-learn機器學習超入門(演算法原理與實踐)

  • 作者：編者:黃永昌|責編:王中英
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302688068
  • 出版日期：2025/05/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：227
人民幣：RMB 69.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書通過通俗易懂的語言、豐富的圖示和生動的實例，撥開了籠罩在機器學習上方的複雜數學「烏雲」，讓讀者能以較低的門檻和學習成本快速入門機器學習。
    本書共11章，詳細介紹在Python環境下學習scikit-learn機器學習框架的相關知識，涵蓋的主要內容有機器學習應用開發的典型步驟、Python機器學習軟體包、機器學習理論基礎、k-近鄰演算法、線性回歸演算法、邏輯回歸演算法、決策樹演算法、支持向量機演算法、樸素貝葉斯演算法、PCA演算法和k-均值演算法等。
    本書內容豐富，講解通俗易懂，適合有一定Python語言基礎而想快速入門機器學習、深度學習和人工智慧相關技術的人員和愛好者閱讀，也適合作為相關院校和培訓機構的教材或參考書。
作者介紹
編者:黃永昌|責編:王中英
    黃永昌，男，2004年畢業於廈門大學自動化系。高級軟體工程師，從事軟體開發和管理工作15年。著有《Scikit-learnn機器學習：常用演算法原理及編程實戰》一書。2016年開始研究Scratch少兒編程及兒童邏輯思維訓I練啟蒙教育。曾經在網易雲課堂開設基於Scratch 2.0的少兒編程視頻課程。積極關注Scratch 3.0開源項目的開發進展及其背後的GoogleBlockly技術。曾經打包製作了可以在Linux平台上運行的Scratch 3.0編輯器，頗受好評。2018年開始開展線下Scratch少兒編程培訓，積累了豐富的教學經驗，能夠深刻地理解少兒在學習編程中的思維障礙，從而循序漸進地引導少兒使用電腦思維解決問題。
目錄
第1章  機器學習概述
  1.1  什麼是機器學習
  1.2  機器學習有什麼用
  1.3  機器學習的分類
  1.4  機器學習應用開發的典型步驟
    1.4.1  數據採集和標記
    1.4.2  數據清洗
    1.4.3  特徵選擇
    1.4.4  模型選擇
    1.4.5  模型訓練和測試
    1.4.6  模型的性能評估和優化
    1.4.7  模型的使用
  1.5  習題
第2章  Python機器學習軟體包
  2.1  開發環境搭建
  2.2  IPython基礎與Jupyter圖形界面
    2.2.1  IPython基礎
    2.2.2  Jupyter圖形界面
  2.3  NumPy簡介
    2.3.1  NumPy數組
    2.3.2  NumPy運算
  2.4  pandas簡介
    2.4.1  基本數據結構
    2.4.2  數據排序
    2.4.3  數據訪問
    2.4.4  時間序列
    2.4.5  數據可視化
    2.4.6  文件讀寫
  2.5  Matplotlib簡介
    2.5.1  圖形樣式
    2.5.2  圖形對象
    2.5.3  畫圖操作
  2.6  scikit-learn簡介
    2.6.1  示例：用scikit-learn實現手寫數字識別
    2.6.2  用scikit-learn處理機器學習問題的通用規則
  2.7  習題
  2.8  拓展學習資源
第3章  機器學習理論基礎
  3.1  過擬合和欠擬合
  3.2  成本函數
  3.3  模型的準確性
    3.3.1  模型性能的不同表述方式
    3.3.2  交叉驗證數據集
  3.4  學習曲線
    3.4.1  示例：畫出學習曲線
    3.4.2  過擬合和欠擬合的特徵
  3.5  演算法模型性能優化
  3.6  查准率和召回率
  3.7  F1分數
  3.8  習題

第4章  k-近鄰演算法
  4.1  演算法原理
    4.1.1  演算法的優缺點
    4.1.2  演算法的參數
    4.1.3  演算法的變種
  4.2  示例：使用k-近鄰演算法進行分類
  4.3  示例：使用k-近鄰演算法進行回歸擬合
  ……
第5章  線性回歸演算法
第6章  邏輯回歸演算法
第7章  決策樹演算法
第8章  支持向量機演算法
第9章  樸素貝葉斯演算法
第10章  PCA演算法
第11章  k-均值演算法
後記

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