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教育大數據與機器學習(人工智慧教育系列教材)

作者：編者:杜旭//張明焱//李浩|責編:王京蘇
出版社：科學
ISBN：9787030841506

出版日期：2026/03/01
裝幀：平裝
頁數：256

人民幣：RMB 68 元售價：元

內容大鋼

本書是一本面向教育技術領域相關專業本科生、研究生及研究人員的機器學習入門教材。本書不僅介紹了機器學習的基本概念和方法，還通過豐富的實例和案例分析，展示了機器學習在教育領域中的應用。前九章是理論和演算法，介紹了回歸、聚類演算法、貝葉斯分類器、KNN、決策樹、隨機森林、支持向量機等經典演算法，在每個重要的章節都設計了案例分析，以幫助讀者理解演算法原理。最後一章分享了通過機器學習演算法解決教育領域關鍵問題的研究成果，以幫助讀者了解運用機器學習演算法解決教育數據分析實際問題的基本方法。
本書可供廣大高校教師研修使用，以及高等院校相關專業本科生學習，也可供研究生和對教育大數據和機器學習領域感興趣的研究人員使用。

作者介紹

編者:杜旭//張明焱//李浩|責編:王京蘇

第1章  概述
  1.1  機器學習類型
  1.2  機器學習賦能教與學
  1.3  本章小結
  本章參考文獻
第2章  機器學習基礎知識
  2.1  機器學習基本術語
  2.2  數據特徵分析和預處理
  2.3  相似度計算
  2.4  數據集劃分、模型評估標準及方法
  2.5  過擬合和欠擬合
  2.6  本章小結
  本章參考文獻
第3章  回歸
  3.1  回歸的概念
  3.2  線性回歸
  3.3  非線性回歸
  3.4  邏輯回歸
  3.5  本章小結
  本章參考文獻
第4章  聚類演算法
  4.1  聚類概述
  4.2  k-means演算法
  4.3  學習向量化聚類
  4.4  高斯混合聚類
  4.5  層次聚類
  4.6  密度聚類
  4.7  聚類評估、性能評估
  4.8  本章小結
  本章參考文獻
第5章  貝葉斯分類器
  5.1  貝葉斯決策論
  5.2  極大似然估計和貝葉斯估計
  5.3  樸素貝葉斯分類器
  5.4  半樸素貝葉斯分類器
  5.5  貝葉斯網路
  5.6  本章小結
  本章參考文獻
第6章  k最近鄰演算法
  6.1  KNN演算法基本原理
  6.2  基於權重的KNN
  6.3  基於半徑的KNN
  6.4  KD樹
  6.5  本章小結
  本章參考文獻
第7章  決策樹
  7.1  引言
  7.2  決策樹的演算法流程
  7.3  熵的理解
  7.4  劃分選擇

  7.5  決策樹剪枝
  7.6  本章小結
  本章參考文獻
第8章  集成學習
  8.1  集成學習概述
  8.2  集成學習常用典型演算法
  8.3  隨機森林
  8.4  本章小結
  本章參考文獻
第9章  支持向量機
  9.1  線性可分支持向量機
  9.2  線性支持向量機
  9.3  非線性支持向量機
  9.4  支持向量回歸
  9.5  本章小結
  本章參考文獻
第10章  教育大數據分析案例
  10.1  在線學習行為模式演化探究
  10.2  移動學習時空分佈特性分析
  10.3  學習成績早期預警
  10.4  本章小結
  本章參考文獻

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