机器学习技术
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作者艾旭升, 李良, 李春静主编
出版社电子工业出版社
ISBN9787121375491
出版时间2020-10
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数268页
字数409.6千字
定价44元
货号SC:9787121375491
上书时间2024-10-31
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商品详情
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作者简介:
艾旭升，2003年于郑州大学获硕士，2005年在思科（苏州）研发中心工作，负责网络会议开放接口设计和开发，2016年于苏州大学获博士学位，主要研究机器学习和数据挖掘，目前在苏州工业职业技术学院任教，担任大数据技术与应用专业带头人。
内容简介:
机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、矩阵论、神经网络、计算机等多门学科。其目标是模拟人类的学习活动，从数据中获取知识和技能，重新组织已有的知识结构，从而不断改善系统性能。本书共9项目。项目1介绍机器学习基础，概要介绍机器学习的发展简史和一般步骤，以及本书涉及的方法和算法；项目2项目7讨论k近邻算法、线性回归、决策树、贝叶斯分类、支持向量机、集成学习等监督学习方法；项目8介绍聚类的基本知识，阐述无监督学习方法；项目9讨论深度神经网络，主要论述卷积神经网络和循环神经网络两种模型。本书由大数据技术与应用专业教师和企业工程师合力打造，采用大量项目案例讲解概念和算法，内容编排采用工作手册式教材形式，项目2项目9相互独立，学生可选择知识点和涉及的技术，满足不同生源定制化学习的需要。同时，华育兴业科技公司开发有教材配套的实验实训在线平台，将教材内容和动手实践紧密结合起来。本书可作为高职高专院校电子信息领域相关专业的教材，也可作为相关科技人员的参考用书，以及应用型本科的实验补充教材。
目录:
项目1 项目环境的准备
任务1.1 项目相关基本概念
1.1.1 概述
1.1.2 机器学习发展简史
1.1.3 机器学习的一般步骤
1.1.4 机器学习的主要任务
1.1.5 模型评估
1.1.6 如何选择合适的算法
1.1.7 项目中关键术语
任务1.2 项目中常用模型
1.2.1 k近邻
1.2.2 回归
1.2.3 决策树
1.2.4 贝叶斯分类
1.2.5 支持向量机
1.2.6 集成学习
1.2.7 聚类
1.2.8 深度神经网络
任务1.3 Python+PyCharm环境配置
1.3.1 为什么选用Python
1.3.2 PyCharm+Python开发环境配置
1.3.3 NumPy安装与PyCharm引入
任务1.4 常用Python分析工具配置
1.4.1 基本知识
1.4.2 第一机器学习案例电影分类业务理解
1.4.3 应用Pandas实现电影分类数据读取
1.4.4 应用Matplotlib实现电影分类数据可视化
1.4.5 应用Sklearn实现电影分类学习过程
1.5 项目复盘
1.6 实操练习
项目2 k近邻回归与分类
任务2.1 k近邻算法概述
2.1.1 什么是k近邻算法
2.1.2 应用Python实现k近邻算法
2.1.3 值的选择与过拟合问题
任务2.2 k近邻算法实现葡萄酒分类
2.2.1 葡萄酒数据的
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