Python机器学习
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作者赵涓涓，强彦主编
出版社机械工业出版社
ISBN9787111630524
出版时间2019-07
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数230页
定价69元
货号SC:9787111630524
上书时间2024-05-07
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商品详情
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内容简介:
本书以案例驱动的方式讲解机器学习算法的知识点，并以Python语言作为基础开发语言实现算法，包括目前机器学习主流算法的原理、算法流程图、算法的详细设计步骤、算法实例、算法应用、算法的改进与优化等环节。全书共分17章，前两章介绍机器学习与Python语言的相关基础知识，后面各章以案例的方式分别介绍线性回归算法、逻辑回归算法、K最近邻算法、PCA降维算法、k-means算法、支持向量机算法、AdaBoost算法、决策树算法、高斯混合模型算法、随机森林算法、朴素贝叶斯算法、隐马尔可夫模型算法、BP神经网络算法、卷积神经网络算法、递归神经网络算法。本书适合作为高等院校人工智能、大数据、计算机科学、软件工程等相关专业本科生和研究生有关课程的教材，也适用于各种计算机编程、人工智能学习认证体系，还可供广大人工智能领域技术人员参考。
目录:
前言
第1章机器学习基础1
1.1引论1
1.2何谓机器学习2
1.2.1概述2
1.2.2引例2
1.3机器学习中的常用算法4
1.3.1按照学习方式划分4
1.3.2按照算法相似性划分7
1.4本章小结14
1.5本章习题14
第2章Python与数据科学15
2.1Python概述15
2.2Python与数据科学的关系16
2.3Python中常用的第三方库16
2.3.1NumPy16
2.3.2SciPy17
2.3.3Pandas17
2.3.4Matplotlib18
2.3.5Scikit-learn18
2.4编译环境18
2.4.1Anaconda19
2.4.2JupyterNotebook21
2.5本章小结23
2.6本章习题24
第3章线性回归算法25
3.1算法概述25
3.2算法流程25
3.3算法步骤26
3.4算法实例30
3.5算法应用32
3.6算法的改进与优化34
3.7本章小结34
3.8本章习题34
第4章逻辑回归算法37
4.1算法概述37
4.2算法流程38
4.3算法步骤38
4.4算法实例40
4.5算法应用45
4.6算法的改进与优化49
4.7本章小结49
4.8本章习题49
第5章K最近邻算法51
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