机器学习案例分析——基于Python语言
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作者王恺,闫晓玉,李涛
出版社电子工业出版社
ISBN9787121381812
出版时间2020-03
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数315页
字数448千字
定价98元
货号SC:9787121381812
上书时间2024-06-27
商品详情
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内容简介:
本书共5章内容，主要结合目前流行的人工智能编程语言Python对机器学习案例进行分析，介绍机器学习的相关理论，并展示使用机器学习方法解决实际应用问题的具体过程。本书包括基础知识、分类案例、聚类案例、回归预测案例和综合案例，力争通过通俗易懂的案例和代码分析使读者快速掌握机器学习的具体应用方法。本书既适合计算机相关专业人员，也适合非计算机相关专业人员阅读。理论性强，较难理解的内容统一放在了附录A中，这部分内容适合具备一定理论基础、对机器学习理论推导有兴趣的读者。
本书可以作为我国高校计算机专业学生和非计算机专业理工科学生机器学习入门课程的教材。
目录:
第1章基础知识001
1.1机器学习简介002
1.1.1基本概念002
1.1.2机器学习分类003
1.2Python基础005
1.2.1Python编程环境005
1.2.2基本数据类型011
1.2.3分支语句和循环语句018
1.2.4函数021
1.2.5类和对象025
1.2.6打开、关闭、读/写文件028
1.2.7异常处理031
1.3常用第三方库033
1.3.1NumPy033
1.3.2SciPy039
1.3.3Pandas.041
1.3.4Matplotlib053
1.3.5Scikit-learn056
1.4案例分析058
1.4.1网络爬虫及信息提取058
1.4.2股票数据图表绘制063
1.5本章小结069
1.6参考文献069
第2章分类案例071
2.1员工离职预测072
2.1.1问题描述及数据集获取072
2.1.2求解思路和相关知识介绍073
2.1.3代码实现及分析076
2.2Iris数据分类081
2.2.1问题描述及数据集获取081
2.2.2求解思路和相关知识介绍082
2.2.3代码实现及分析089
2.3新闻文本分类099
2.3.1问题描述及数据集获取099
2.3.2求解思路和相关知识介绍100
2.3.3代码实现及分析113
2.4手写数字识别128
2.4.1问题描述及数据集获取128
2.4.2求解思路和相关知识介绍129<
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