PYTHON三级 机器学习

图书标准信息

• 作者 成都科创科学文化研究院
• 出版社 科学出版社
• 出版时间 2024-06
• 版次 1
• ISBN 9787030771179
• 装帧 其他
• 开本 16开
• 页数 192页
• 字数 242千字

【内容简介】

什么是机器学？机器学能做什么？本书将带你走进机器学的世界。
本书面向机器学初学者，以山羊博士和双叶同学的漫画情境为引，以对话和图解为主要展现形式，从查看样本数据开始，循序渐进地讲解机器学的基本语法、各种算法和编程样例。后，本书通过图像预测数字，让读者体验机器学的开发过程。
本书适合python初学者自学，也可用作青编程、tem教育、人工智能启蒙教材。

【目录】

章 机器学的准备

课 什么是机器学？ 4

机器学概述 6

数据分析和机器学的区别 10

第2课 区分即理解 12

机器学算法的本质——画线 16

为了准确区分，有意义的特征量尤为重要 18

第3课 机器学的准备工作 20

在windows中安装 jupyter notebook 21

在macos上安装 anaconda 24

为jupyter notebook安装必要的库 27

启动jupyter notebook 29notebook的基本使用方法 33

第2章 查看样本数据

第4课 scikit-learn样本数据集 40

鸢尾花品种数据集 41

第5课 自动生成样本数据集 54

自动生成用于分类的数据集（聚类形） 54

自动生成用于分类的数据集（月牙形） 59

自动生成用于分类的数据集（双环形） 63

自动生成用于分类的数据集（同心圆形） 64

自动生成用于回归的数据集 66

第3章 了解机器学的步骤

第6课 准备数据 72

第7课 划分训练数据和测试数据 76

第8课 选择模型进行训练 80

第9课 测试模型 82

0课 输入新值并预测 85

1课 将分类可视化 87

第4章 机器学的各种算法

2课 回归：线回归 98

线回归是什么算法？ 99

模型的使用方法 100

试验 101

3课 分类：逻辑回归 106

逻辑回归是什么算法？ 108

模型的使用方法 108

试验 108

4课 分类：svm 115

模型的使用方法 120

试验 121

5课 分类：决策树 127

决策树是什么算法？ 128

模型的使用方法 128

试验 129

6课 分类：森林 136

森林是什么算法？ 137

模型的使用方法 137

试验 138

7课 分类：k-nn 140

k-nn 是什么算法？ 141

模型的使用方法 141

试验 142

8课 聚类：k-means 143

k-means是什么算法？ 144

模型的使用方法 146

试验 147

第5章 小智回归！根据图像预测数字

9课 准备数据 152

新建notebook 文件 153

第20课 准备训练数据 160

第21课 训练模型 163

第22课 预测 165

在jupyter notebook中上传文件 166

读取图像，预测数字 168

第23课 利用无监督学将数据可视化 174

第24课 学无止境 179