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作者孙光明主编
出版社电子工业出版社
ISBN9787121461125
出版时间2023-08
装帧其他
开本其他
定价55元
货号13464345
上书时间2024-07-17
孙光明,北京交通大学计算机科学与技术专业研究生学历,工学硕士学位;近 20 年来,一直在高职一线从事计算机及相关专业建设、课程开发、教学研究、技术研发及社会服务工作,曾在摩罗托拉(中国)技术有限公司、北京播思通讯技术有限公司从事手机操作系统研发工作2年(项目合作)。主要研究方向为复杂网络分析与信息挖掘、电子与信息类职业教育教学管理。目前担任河北交通职业技术学院电气与信息工程系主任。
单元1 机器学习导引 1
任务1.1 使用机器学习方法实现纸币真假分类 2
任务1.2 开发环境的搭建及本地模型的训练、评估 25
测试习题 49
单元2 朴素贝叶斯算法 52
任务2.1 垃圾短信数据集导入与数据预处理 52
任务2.2 训练贝叶斯分类器 56
任务2.3 模型评估 63
测试习题 72
单元3 决策树 75
任务3.1 天气数据集导入与数据预处理 76
任务3.2 训练决策树模型 83
任务3.3 模型评估 97
测试习题 100
单元4 k-NN算法 102
任务4.1 Seeds数据集导入与数据预处理 102
任务4.2 训练k-NN模型 106
任务4.3 模型评估 111
测试习题 116
单元5 聚类 119
任务5.1 鸢尾花数据集导入与数据预处理 119
任务5.2 训练k-Means模型 124
任务5.3 模型评估 134
测试习题 142
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单元6 线性回归 145
任务6.1 房价数据集导入与数据预处理 145
任务6.2 训练线性回归模型 151
任务6.3 模型评估 161
测试习题 166
单元7 SVM算法 170
任务7.1 蘑菇数据集导入与数据预处理 170
任务7.2 训练SVM算法模型 174
任务7.3 模型评估 182
测试习题 187
单元8 神经网络 190
任务8.1 MNIST数据集导入与数据预处理 191
任务8.2 训练神经网络 197
任务8.3 深度学习 213
测试习题 234
任务1.1使用机器学习方法实现纸币真假分类
任务情景
机器学习的本质是多源大数据模型训练,使计算机具备或超出人类已有能力的部分技术集成。算法、算力、数据是机器学习的三要素,基础层提供算力支持,即硬件部分;技术层提供通用技术平台,做算法开发,驯化海量数据,即软件部分;应用层体现不同场景下大数据驯化所体现的价值。
AI Studio是基于百度飞桨平台的人工智能学习与实训社区,集开放数据、开源算法、免费算力于一体,为开发者提供了功能强大的线上训练环境、免费图形处理器(GPU)算力及存储资源,帮助开发者快速创建和部署模型。
进行机器学习训练需要强大的算力支持,利用AI Studio提供的线上训练环境、GPU算力及存储资源,无须自行搭建环境便可快速进行机器学习开发。下面以纸币真假分类的简单应用为例来学习AI Studio的使用。
任务布置
基于百度的在线开放平台 AI Studio,使用机器学习方法,并利用已有的“banknoteauthentication”数据集训练数据模型,使用训练的模型实现纸币真假的分类。
知识准备
1,机器学习概述业基的业出国出加essoi
人工智能是当前的热门话题之一,计算机技术与互联网技术的快速发展更是将对人工智能的研究推向一个新的高潮。人工智能是研究模拟和扩展人类智能的理论、方法及其应用的一门新兴技术科学。机器学习作为人工智能核心研究领域之一,其研究动机是使计算机系统具有人的学习能力,从而实现人工智能。
……
本书作为该领域算法实现与应用的入门教材,主要介绍了一些经典而常用的机器学习方法及其编程技术,包括朴素贝叶斯、决策树、k-NN、聚类、线性回归、支持向量机(SVM)、神经网络等。全书以Python语言作为编程语言,基于工作过程系统化的体例设计,采用理论知识结合项目案例的形式,以图例解析的方式深入浅出又直观地剖析学习模型的计算机理,加深学生的体会和理解,避免了烦琐的数学模型推导;在项目实施过程中,以任务驱动的方式一步一步地演示算法的编程实现与应用过程,学生通过按部就班地反复训练,便能掌握基本的机器学习编程技术和应用方法。此外,为满足学生进一步的学习需要,书中多个单元均介绍了一些阅读材料供学生参考;在每单元最后都挖掘了一个与本单元内容相关的重要人物或事件的思政故事,传导专业正能量,促进学生职业精神与职业素养的养成。
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