数据科学 机器学习如何数据掘金
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作者龚超,毕树人,杨华
出版社化学工业出版社
ISBN9787122425164
出版时间2023-04
版次1
装帧平装
开本32开
纸张胶版纸
页数216页
字数156千字
定价69.8元
货号SC:9787122425164
上书时间2024-06-25
商品详情
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作者简介:
无
主编推荐:
本书面向在人工智能方向零基础的读者，内容定位于专业知识入门和普及层面，全面系统，通俗易懂，让读者真正了解和理解人工智能的相关技术方向，而不仅仅是编程技术。
内容简介:
“人工智能超入门丛书”致力于面向人工智能各技术方向零基础的读者，内容涉及数据思维、数据科学、视觉感知、情感分析、搜索算法、强化学习、知识图谱、专家系统等方向，体系完整、内容简洁、文字通俗，综合介绍人工智能相关知识，并辅以程序代码解决问题，使得零基础的读者快速入门。本书是“人工智能超入门丛书”的一个分册，以机器学习为主线，介绍如何利用机器学习进行数据分析。全书内容共分7章，主要包括机器学习基本概念、数据分析相关基础知识、机器学习解决四类问题（回归问题、分类问题、聚类问题、降维问题）的算法、神经网络相关知识，并在附录中对Python编程基础知识、数据相关数学知识以及Python实验室JupyterLab的使用进行了介绍。本书面向在人工智能方向零基础的读者，内容全面系统，语言通俗易懂，配合典型程序操作练习，简单易上手，能够帮助读者轻松认识和理解人工智能核心技术。本书可以作为大学生以及想要走向人工智能工作岗位的技术人员的入门读物，也可作为青少年人工智能相关技术方向的课程教材，同时也可作为技术普及读物供对人工智能技术感兴趣的读者阅读。
目录:
第1章机器“学习”001
1.1数据科学、人工智能与机器学习002
1.1.1数据科学与机器学习002
1.1.2人工智能≠机器学习≠深度学习005
1.2机器学习概述011
1.2.1机器学习是什么011
1.2.2机器学习学什么018
1.3数据素养021
1.3.1何为数据素养021
1.3.2数据素养的维度划分023
第2章数据基础025
2.1先利其器026
2.2科学计算029
2.2.1向量与矩阵生成029
2.2.2向量与矩阵运算035
2.3数据分析040
2.3.1Series与DataFrame040
2.3.2文件的导入与处理044
2.4数据可视047
2.4.1基本图形047
2.4.2画图点睛052
第3章回归问题057
3.1什么是回归问题058
3.1.1回归分析概述058
3.1.2最小二乘法060
3.2线性回归061
3.2.1一元线性回归061
3.2.2多元线性回归069
3.3进阶：可视化075
第4章分类问题078
4.1什么是分类问题079
4.2近朱者赤近墨者黑的k近邻079
4.2.1k近邻算法基本原理079
4.2.2k近邻算法实践085
4.3通过熵解决分类的决策树087
4.3.1决策树与信息熵087
4.3.2决策树案例与实践090
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