python机器学基础 大中专理科计算机 作者 新华正版
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作者作者
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115562173
出版时间2023-04
版次1
装帧平装
开本16
页数200页
字数278千字
定价49.8元
货号732_9787115562173
上书时间2024-05-07
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主编：
浪潮产学合作项目。
本书为机器学的入门书籍，全面地论述了python机器学的基本概念、基础和基本方法，深入浅出的介绍了与python和机器学联系密切的内容。
目录：
章 概述1
1．1 什么是机器学 1
1．2机器学的算法 2
1．3 监督学 2
1．4 无监督学 3
1．5 数据集 4
1．6 机器学项目的流程 6
1．7 小结 7
题1 7
第 2章 python入门 9
2．1 python语言介绍 9
2．2 python台搭建 9
2．3 python的基本概念 11
2．3．1 数据类型 11
2．3．2 基本运算 14
2．3．3 控制语句 15
2．3．4 复杂数据类型 16
2．3．5 函数 18
2．4 python库的使用 18
2．5 小结 24
题2 24
第3章 分类算法 25
3．1 k近邻算法 25
3．1．1 算法介绍 25
3．1．2 算法应用 27
3．1．3 算法的优缺点 37
3．2 朴素贝叶斯算法 38
3．2．1 算法介绍 38
3．2．2 算法实现 39
3．2．3 算法的优缺点 43
3．3 逻辑回归 44
3．3．1 算法介绍 44
3．3．2 算法实现 46
3．3．3 算法的优缺点 48
3．4 支持向量机 48
3．4．1算法介绍 48
3．4．2 算法实现 53
3．4．3 算法的优缺点 55
3．5决策树 55
3．5．1算法介绍 55
3．5．2算法实现 58
3．5．3算法的优缺点 61
3．6森林 62
3．6．1算法介绍 62
3．6．2算法实现 63
3．6．3 算法的优缺点 65
3．7 人工神经网络 65
3．7．1 算法介绍 65
3．7．2 项目实现 68
3．7．3 算法的优缺点 71
3．8 分类器的不确定 71
3．8．1 决策函数 72
3．8．2 预测函数 72
3．8．3 多分类的不确定 73
3．9 小结 74
题3 75
第4章 回归算法 76
4．1 线回归 76
4．1．1 线模型 76
4．1．2 线回归 78
4．1．3 多项式回归 81
4．1．4 算法的优缺点 82
4．2 岭回归 83
4．2．1 算法介绍 83
4．2．2 算法实现 83
4．2．3 算法的优缺点 87
4．3 lasso回归 87
4．3．1 算法介绍 87
4．3．2 算法实现 88
4．3．3 算法的优缺点 91
4．4 支持向量回归机 91
4．4．1算法介绍 91
4．4．2算法实现 93
4．4．3算法的优缺点 94
4．5 回归树 95
4．5．1 算法介绍 95
4．5．2 算法实现 96
4．5．3 算法优缺点 97
4．6 小结 98
题4 98
第5章 聚类算法 99
5．1 k均值凝聚聚类 99
5．1．1 算法介绍 99
5．1．2 算法实现 100
5．1．3 算法的优缺点 103
5．2 层次聚类 103
5．2．1 算法介绍 103
5．2．2 算法实现 104
5．2．3 算法的优缺点 107
5．3 dbscan算法 108
5．3．1 算法介绍 108
5．3．2 算法实现 108
5．3．3 算法的优缺点 111
5．4 mean shift 111
5．4．1 算法介绍 111
5．4．2 算法实现 112
5．4．3 算法的优缺点 114
5．5 label propagation 114
5．5．1 算法介绍 115
5．5．2 算法实现 115
5．5．3 算法优缺点 116
5．6 小结 116
题5 117
第6章 数据预处理 118
6．1 数据清洗 118
6．1．1 缺失值处理 118
6．1．2 异常值处理 126
6．2 数据变换 130
6．2．1 无量纲化 130
6．2．2 离散化 131
6．2．3 对类别特征编码 133
6．2．4 多项式特征 137
6．3 数据规约 142
6．4小结 143
题6 143
第7章 特征工程 144
7．1 特征提取 144
7．1．1 字典特征提取 144
7．1．2 文本特征提取 145
7．1．3 图像特征提取 151
7．2特征选择 154
7．2．1 filter 154
7．2．2 wrapper 157
7．2．3 embedded 158
7．3 降维 159
7．4 小结 164
题7 164
第8章 模型评估及改进 165
8．1 交验证 165
8．1．1 k折交验证 165
8．1．2 分层k折交检验 166
8．1．3 留一交验证和打乱划分交验证 168
8．2 网格搜索 169
8．3 评估指标 177
8．3．1 分类评估指标 178
8．3．2 回归评估指标 189
8．4 小结 191
题8 191
第9章 综合实战 192
9．1 管道模型 192
9．2 文本数据处理 197
9．2．1 扩展与深化——不同种方式的文本数据处理 197
9．2．2 文本数据的优化处理 203
9．3 泰坦尼克号数据分析 208
9．4 小结 217
题9 217
参文献 219
内容简介：
python是当前流行的编程语言，简单易学、应用广泛。本书以python为基础开发语言，全面系统地讲解了机器学的相关知识。本书共9章，主要包括机器学的基本概念，python及其库的入门，机器学中常用算法的理论介绍、项目实现和优缺点分析，数据预处理，特征工程，模型评估及改进，综合实战等。
本书可作为本科院校和职业院校计算机相关专业的教材，还可作为社会培训机构的教材，也适合计算机爱好者自学使用。
作者简介：
王鲁昆，工学博士，博士后，硕士生导师，副教授，ieee会员，项目管理师。目前职于山东科技大学，兼任山东科技大学泰安校区计算机视觉与模式识别团队负责人，山东科技大学智能装备学院院长助理，山东科技大学三创中心主任。2008年硕士后，在大连古野软件有限公司，浪潮集团工作过5年时间，获得信息系统项目管理师认证，系统集成项目管理师认证，软件设计师中级认证， itil v3 foundation认证。2016年博士后，入职山东科技大学泰安校区。主要科研成果如下：发表16篇，其中ci索引11篇，ei索引3篇，中文核心2篇。ci中一区top期刊1篇，二区5篇，影响因子37.627。主持山东省自然项目1项，山东省高等学校科技计划项目1项，协同育人项目3项，山东省项目1项，人才引进项目1项，泰安市科技计划项目1项。申请并授权专利7项，申请并授权软件著作权5项。
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