机器学习应用与实战
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作者韩少云等编著
出版社电子工业出版社
ISBN9787121447891
出版时间2023-03
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数320页
字数447千字
定价109元
货号SC:9787121447891
上书时间2024-10-16
商品详情
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作者简介:
达内时代科技集团是国内知名的互联网-IT教育培训单位，是一站式互联网人才基地，专注IT职业教育人才服务多年，拥有300多家培训中心，帮助学员实现一地学习全国就业。
主编推荐:
市面上讲解人工智能的书比较多，但要么是偏重理论的讲解，要么是非常深涩的代码，对于计算机基础较差的学员来说，学习成本很高或者学了无益，付出了大量时间，但达不到岗位要求。“人工智能应用与实践系列”图书开创性地使用了新的教学方法，通过大量由浅入深、环环相扣的实践案例，能够帮助学员迅速理解人工智能的应用，快速掌握工作技能。此外本书还配有超值的800分钟以上的视频课程，帮助基础稍弱或者0基础的学员迅速提升。
内容简介:
本书系统介绍了机器学习常用算法及其应用，在深入分析算法原理的基础上，结合当前热门应用场景，向读者展现了机器学习算法的综合应用，带领读者进入机器学习领域，开启人工智能行业的大门。全书共21章，分为3部分。第1部分介绍机器学习基础算法，包括线性回归、多项式回归、逻辑回归、k-NN、决策树、k-Means、SVM、随机森林、朴素贝叶斯、PCA降维等，针对每个算法给出应用案例，让读者既掌握算法原理，又能够使用算法解决问题。第2部分是机器学习基础算法综合应用，通过学生分数预测、自闭症患者预测、淘宝用户价值分析、耳机评论情感预测几个案例提升读者对机器学习算法的应用能力。第3部分是机器学习进阶算法与应用，介绍逻辑更为复杂的机器学习算法，如改进的聚类算法、HMM算法、Boosting算法等，并给出相应案例，此外，还展示了多个算法综合应用项目。本书适合对机器学习、人工智能感兴趣的读者阅读，也可以作为应用型大学和高等职业院校人工智能相关专业的教材。本书可以帮助有一定基础的读者查漏补缺，使其深入理解和掌握相关原理与方法，提高其解决实际问题的能力。
目录:
第1部分机器学习基础算法
第1章基于线性回归的销售量预测2
1.1机器学习概述2
1.2线性回归4
1.2.1回归的概念4
1.2.2线性回归模型4
1.3梯度下降算法7
1.4线性回归模型的构建8
1.4.1线性回归模型构建的一般步骤8
1.4.2线性回归模型的评估方法与度量指标9
1.5案例实现——基于线性回归的销售量预测9
本章总结13
作业与练习14
第2章非线性数据的多项式回归15
2.1多项式回归16
2.1.1多项式回归的概念16
2.1.20-1标准化16
2.1.3Z-Score标准化18
2.1.4特征拓展19
2.2模型训练问题与解决方法22
2.2.1欠拟合与过拟合22
2.2.2正则化方法23
2.3案例实现——非线性数据的
多项式回归24
本章总结31
作业与练习31
第3章基于逻辑回归算法的乳腺癌患病预测33
3.1逻辑回归算法33
3.1.1逻辑回归算法概述33
3.1.2概率估算34
3.1.3损失函数35
3.2分类数据的预处理36
3.2.1欠采样与过采样36
3.2.2数据的标签化37
3.2.3数据的独热编码38
3.3模型的性能评估40
3.3.1数值型模型评估方法40
3.3.2几何型模型评估方法42
3.4案例实现——基于逻辑回归算法的乳腺癌患病预测44
本章总结48
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