机器学习与计算思维
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作者编者:杨娟|责编:莫永国
出版社科学出版社
ISBN9787030745187
出版时间2023-02
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数164页
字数240千字
定价49元
货号SC:9787030745187
上书时间2024-12-24
商品详情
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内容简介:
2017年，国务院印发《新一代人工智能发展规划》，要求中小学开设人工智能相关课程，并提倡以计算思维为指导，将信息技术课程从技术导向转换为科学导向。因此，“机器学习”作为人工智能技术的内核，走入我国广大中小学生的课堂是科技发展的必然选择。
本书共11章，系统地介绍机器学习模型中常见的白盒和黑盒模型，以及这些模型统一的框架和经常被使用的技巧。本书介绍了这些技巧是如何被巧妙地封装成一种通用方法，并在适当的时候被反复使用。从框架到思路，再到解决问题的技巧，以及技巧的封装和重用，这些都是塑造良好计算思维的必经之路。
目录:
第1章人工智能与计算思维1
1.1人工智能1
1.2机器学习2
1.3机器学习中的计算思维6
1.4本章小结7
课后练习7
第2章机器学习理论基础8
2.1数据集8
2.1.1描述空间、属性、特征和维度8
2.1.2复合特征9
2.1.3特征空间降维10
2.1.4特征缩放及特征编码11
2.2机器学习中对误差的估计12
2.3代价函数、损失函数和目标函数14
2.4数据预处理14
2.5Python中机器学习基本流程15
2.6sklearn的安装17
2.7本章小结19
课后练习19
第3章线性回归模型20
3.1什么是线性回归模型20
3.2简单线性回归模型21
3.2.1模型建立21
3.2.2不插电模拟模型训练22
3.2.3sklearn中使用简单线性回归模型23
3.2.4模型性能评价24
3.3多元线性回归模型26
3.3.1模型建立26
3.3.2不插电使用梯度下降法求解系数28
3.3.3sklearn中使用多元线性回归模型30
3.4多项式回归32
3.5学习曲线34
3.6线性回归模型中的计算思维37
课后练习38
第4章逻辑回归模型40
4.1Sigmoid函数40
4.2逻辑回归的基本模型40
4.3逻辑回归模型的代价函数41
4.4在sklearn中使用逻辑回归模型进行二元分类42
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