机器学习入门与实战(微课版)
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作者王志, 陶再平主编
出版社电子工业出版社
ISBN9787121448607
出版时间2023-02
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数184页
字数309千字
定价38元
货号SC:9787121448607
上书时间2025-01-09
商品详情
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内容简介:
本书以掌握Python语言基础为前提，由浅入深、全面系统地讲解了机器学习的相关知识及技能，内容注重实用性和可操作性，在介绍机器学习理论知识的基础上，结合具体的实战实例，给出了详细的代码及实现步骤。全书共9个项目，分别介绍了数据分析基础、机器学习项目实战流程、探索性数据分析与特征工程、常见机器学习算法及框架、交叉验证与超参数调优，并结合主流机器学习技术框架Scikit-learn，展开了信用违约分类预测、社交媒体评论分类预测、共享单车用量需求回归预测、信用卡客户忠诚度回归预测的项目实战。本书以机器学习的知识体系为基础，以实战案例为载体，采用理论与实践相结合的模式编写而成。既可以作为职业院校和应用型本科院校人工智能、大数据、计算机等相关专业的教材，也可以作为从事人工智能相关工作的广大科研人员、工程技术人员的自学用书。
目录:
项目1 数据分析基础1
任务1 开发环境的搭建1
1.1.1 数据分析相关库1
1.1.2 Anaconda的安装和使用2
1.1.3 Jupyter Notebook的使用3
任务2 NumPy的应用4
1.2.1 数组对象的创建4
1.2.2 数组的索引和切片10
任务3 Pandas的应用14
1.3.1 Series对象的创建14
1.3.2 Series对象的索引和切片15
1.3.3 Series对象的常用属性17
任务4 数据可视化17
1.4.1 安装和导入18
1.4.2 绘图的流程18
任务5 Pandas、NumPy库的数据操作18
1.5.1 数据读入18
1.5.2 数据选择19
1.5.3 缺失值填充20
1.5.4 数据透视表绘制21
1.5.5 数据集合并21
1.5.6 独热编码23
项目2 机器学习项目实战流程25
任务1 知识准备26
2.1.1 问题定义26
2.1.2 数据准备27
2.1.3 模型训练30
2.1.4 模型评估34
2.1.5 模型部署38
2.1.6 模型监控与更新39
2.1.7 小结40
任务2 使用Scikit-learn框架完成基本的机器学习项目40
2.2.1 Estimator40
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