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機器學習與商務決策(21世紀經濟管理新形態教材)/大數據與信息管理系列

  • 作者：編者:劉軍//李大芳|責編:高曉蔚
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302689690
  • 出版日期：2025/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：199
人民幣：RMB 49 元      售價：元
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內容大鋼
    本書是作者多年在人工智慧領域中運用機器學習實戰經驗的理解、歸納和總結，旨在將機器學習理論與商務決策實踐相結合，以較小的編程代價實現商務決策應用。
    本書共分7章，內容包括回歸模型、分類模型、集體學習、無監督學習、神經網路等模型和演算法的概念及原理。為了幫助讀者更好地運用機器學習解決商業決策中出現的問題，本書選擇Kaggle競賽經典商務案例，運用Python語言解決案例中的問題，使讀者既能理解處理問題背後的原理和思路，又能學習實際解決問題的方法和過程。
    本書可以作為高校大數據管理與應用、管理科學與工程、電腦科學及相關專業大學生或研究生的教材，也可以作為機器學習愛好者的參考用書。
作者介紹
編者:劉軍//李大芳|責編:高曉蔚
目錄
第1章 緒論
  引導案例：「智慧小蘇」
  1.1 什麼是機器學習
  1.2 機器學習類型
  1.3 機器學習一般步驟
  1.4 機器學習在商務決策中的應用
  1.5 機器學習發展
  練習題
  即測即練題
第2章 數據預處理與特徵工程
  引導案例：「智能煉廠」
  2.1 數據清洗
  2.2 數據規範化處理
  2.3 特徵工程
  練習題
  即測即練題
第3章 回歸模型
  引導案例：優鮮沛利用機器學習加強運營
  3.1 回歸問題概述
  3.2 線性回歸
  3.3 嶺回歸和Lasso回歸
  3.4 多項式回歸
  3.5 線性回歸演算法應用案例
  練習題
  即測即練題
第4章 分類模型
  引導案例：基於決策樹的中國銀行產品推薦
  4.1 分類問題概述
  4.2 基於統計的演算法
  4.3 基於決策樹的演算法
  4.4 基於規則的演算法
  4.5 支持向量機演算法
  4.6 分類演算法應用案例
  練習題
  即測即練題
第5章 集成學習
  引導案例：「會思考」的信用卡智能反欺詐模型
  5.1 AdaBoost演算法
  5.2 隨機森林演算法
  5.3 集成演算法應用案例
  練習題
  即測即練題
第6章 無監督學習
  引導案例：亞馬遜的推薦系統
  6.1 K-means聚類演算法
  6.2 主成分分析
  6.3 關聯規則
  6.4 無監督學習演算法應用案例
  練習題
  即測即練題

第7章 神經網路
  引導案例：中國天網
  7.1 神經網路概述
  7.2 多層感知機
  7.3 反向傳播演算法
  7.4 深度神經網路
  7.5 神經網路的代碼實現
  7.6 神經網路演算法應用案例
  練習題
  即測即練題
參考文獻

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