机器学习案例驱动教程
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作者张霞，赵磊主编
出版社电子工业出版社
ISBN9787121411038
出版时间2021-06
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数260页
字数416千字
定价49元
货号SC:9787121411038
上书时间2024-09-17
商品详情
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主编推荐:
机器学习是人工智能的一个重要分支与核心研究内容，是目前实现人工智能的一条重要途径。机器学习的研究工作发展很快，其应用已遍及人工智能的各个领域，如数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、智能机器人等，也涌现出了很多机器学习库，帮助开发者搭建一个机器学习模型。本书以Python语言中专门针对机器学习应用而发展起来的Scikit-learn（0.22.2）库为基础，结合机器学习前辈们的经验，用6个真实数据的案例引入数据分析、分类、回归、聚类、特征降维和异常检测6个任务，帮助读者以最快的速度掌握机器学习开发的实战技能。
内容简介:
本书在不涉及大量数学模型与复杂算法实现的前提下，从机器学习概述开始，由“泰坦尼克号数据分析与预处理”“良/恶性乳腺癌肿瘤预测”“波士顿房价预测”“手写体数字聚类”“人脸特征降维”“在线旅行社酒店价格异常检测”6个案例分别引入数据分析、分类、回归、聚类、特征降维和异常检测的应用开发实战技术及其少量理论，能够帮助读者以最快的速度掌握使用Scikit-learn库进行机器学习开发的实战技能。书末是学习机器学习时可能用到的附录。本书适合对机器学习感兴趣的初学者、需要快速入门机器学习的高职相关专业学生，以及期望快速进入机器学习任务的研发工程技术人员。
目录:
绪论1
0.1机器学习综述1
0.1.1机器学习的含义1
0.1.2机器学习的应用场景1
0.1.3机器学习类型3
0.1.4相关术语5
0.1.5人工智能、机器学习与深度学习6
0.2开发环境搭建8
0.2.1Windows系统环境8
0.2.2Ubuntu系统环境17
0.3Python编程基础17
0.3.1Python简介17
0.3.2Python基本语法18
0.3.3Python数据类型19
0.3.4Python常用语句28
0.3.5Python函数（模块）设计33
0.3.6Python编程库（包）的导入38
案例1泰坦尼克号数据分析与预处理39
1.1案例描述及实现39
1.2案例详解及示例43
1.3支撑技术45
1.3.1Numpy45
1.3.2Matplotlib52
1.3.3Pandas61
1.3.4Scikit-learn64
案例2良/恶性乳腺癌肿瘤预测66
2.1案例描述及实现66
2.2案例详解及示例69
2.2.1数据预处理69
2.2.2linear_model71
2.2.3KNeighborsClassifier74
2.2.4SVM76
2.2.5naive_bayes80
2.2.6DecisionTreeClassifier82
2.2.7ensemble85
2.2.8classification_re
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