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  • scikit-learn机器学详解(下) 人工智能 潘风文,潘启儒
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scikit-learn机器学详解(下) 人工智能 潘风文,潘启儒

sckit-learn一周通，专家带你快速掌握 sckit-learn模型算，零基础者也能读懂

￥ 86.84 6.8折 ￥ 128 全新

库存5件

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作者潘风文,潘启儒

出版社化学工业出版社

ISBN9787122388889

出版时间2021-06

版次1

装帧平装

开本16开

页数304页

字数439千字

定价128元

货号xhwx_1202431242

上书时间2021-12-14

浩子书屋

九年老店
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   商品详情   

品相描述：全新
正版特价新书
商品描述
主编：

学机器学和数据挖掘，必须学sckitlearn。本书对每种算给出了具体的实例，由浅入深、循序渐进，叙述浅显易懂，并配以大量的图片和代码，形象化地把技术内容呈现给读者，使读者快速理解、掌握每个知识点，有效降低学门槛。实为学sckitlearn的很好合适的入门图书。

目录：

绪论

1 回归模型

1.1 回归算分类

1.1.1 一般线回归

1.1.2 广义线回归

1.1.3 非线回归

1.2 回归模型的度量指标

1.3 样本权重系数的理解

2 线回归模型

2.1 普通小二乘

2.2 岭回归（l2正则化回归）

2.2.1 岭回归评估器

2.2.2 岭迹曲线

2.2.3 交验证岭回归评估器

2.3 lasso回归（l1正则化回归）

2.3.1 lasso回归评估器

2.3.2 lasso路径

2.3.3 交验证lasso回归评估器

2.3.4 多任务lasso回归

2.3.5 小角lasso回归

2.4 弹网络回归

2.4.1 弹网络回归评估器

2.4.2 交验证弹网络回归评估器

2.4.3 多任务弹网络回归评估器

2.4.4 交验证多任务弹网络回归评估器

2.5 正交匹配追踪回归

2.6 贝叶斯线回归

2.7 广义线回归

2.8 梯度下降回归

2.9 被动攻击回归

2.10 鲁棒回归

2.10.1 抽样一致回归

2.10.2 泰尔-森回归

2.10.3 胡贝尔回归

2.11 多项式回归

3 非线回归模型

3.1 支持向量机回归

3.2 核岭回归

3.3 近邻回归

3.3.1 算简介

3.3.2 距离度量指标

3.3.3 近邻回归评估器

3.4 高斯过程回归

3.5 决策树

3.5.1 决策树模型算简介

3.5.2 决策树回归评估器

3.6 神经网络模型

3.7 保序回归

4 分类模型

4.1 广义线回归分类与非线分类模型

4.2 分类模型的度量指标

5 线分类模型

5.1 岭分类

5.2 逻辑回归分类

5.3 梯度下降分类

5.4 感知机

5.5 被动攻击分类

6 非线分类模型

6.1 支持向量机分类

6.1.1 支持向量分类评估器svc

6.1.2 支持向量分类评估器nusvc

6.1.3 支持向量分类评估器linearsvc

6.2 近邻分类

6.2.1 k近邻分类评估器kneiorsclassifier

6.2.2 径向基近邻分类评估器

6.3 高斯过程分类

6.4 朴素贝叶斯模型

6.4.1 朴素贝叶斯算

6.4.2 朴素贝叶斯分类

6.5 决策树分类

6.6 神经网络分类

7 无监督学及模型

7.1 聚类

7.1.1 聚类算简介

7.1.2 聚类模型

7.2 双聚类

7.2.1 谱联合聚类

7.2.2 谱双聚类

8 半监督学及模型

8.1 标签传播算

8.2 标签蔓延算

8.3 自训练分类器

内容简介：

本书主要内容包括普通很小二乘回归、岭回归、lasso回归、弹网络回归、正交匹配追踪回归、贝叶斯回归、广义线回归、梯度下降回归、被动攻击回归、鲁棒回归、多项式回归、支持向量机回归、核岭回归、很近邻回归、高斯过程回归、决策树、神经网络模型、保序回归、岭分类、逻辑回归分类、梯度下降分类、感知机、被动攻击分类、支持向量机分类、很近邻分类、高斯过程分类、朴素贝叶斯模型、决策树分类和神经网络分类、无监督学、半监督学等。全书结合具体实例和图表详细讲解，语言通俗，易于学，适合机器学和数据挖掘专业人员和人工智能爱好者阅读，也可作为高等院校人工智能专业教材。

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