机器学习技术与应用
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作者编者:杜辉//葛鹏//赵瑞丰|责编:王春霞//包宁
出版社中国铁道
ISBN9787113301507
出版时间2023-12
装帧其他
开本其他
定价46元
货号1203206306
上书时间2024-06-13
商品详情
- 品相描述：全新
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目录
绪论 机器学习概要
0.1 引例——从挑橘子说起
0.2 机器学习应用
0.3 机器学习与人工智能的关系
0.4 机器学习算法的分类
0.5 sklearn库
0.6 数据集
0.6.1 数据集划分
0.6.2 开源数据集
0.6.3 sklearn库中数据划分方法
0.7 总结
项目1 运用线性回归算法实现趋势预测
1.1 项目导入
1.2 项目目标
1.3 知识导入
1.3.1 线性回归概念
1.3.2 线性回归模型
1.3.3 求解线性回归
1.3.4 过拟合与欠拟合
1.4 项目实施
任务1-1 动手训练线性回归模型
任务1-2 线性回归预测鲍鱼年龄
任务1-3 线性回归预测牛肉价格
任务1-4 线性回归预测收益
任务1-5 线性回归预测乐高价格
项目2 运用k-近邻算法实现分类预测
2.1 项目导入
2.2 项目目标
2.3 知识导入
2.3.1 k-近邻概念
2.3.2 k-近邻分类算法
2.3.3 交叉验证
2.3.4 k-近邻回归
2.4 项目实施
任务2-1 k-近邻识别数字验证码
任务2-2 k-近邻算法预测出行方式
任务2-3 k-近邻预测草莓甜不甜
任务2-4 k-近邻测你有多重
项目3 运用逻辑回归算法实现概率预测
3.1 项目导入
3.2 项目目标
3.3 知识导入
3.3.1 逻辑回归概念
3.3.2 二分类问题
3.3.3 求解逻辑回归
3.3.4 分类损失
3.4 项目实施
任务3-1 逻辑回归针对智能家居的数据预测
任务3-2 逻辑回归预测升学概率
任务3-3 逻辑回归预测红酒质量
内容摘要
本书为“十四五”高等职业教育新形态一体化教材之一，通过贴近生活的“挑橘子”一例引出机器学习的概
念，并展开介绍了机器学习的完整流程、算法分类以及常用工具等。本书以项目—任务的组织方式，以通俗的情境作为项目导入，制定明确的项目目标，以算法的基本原理为知识导入，然后开
始项目实施环节，以多个实训任务分别练习算法在解决回归、分类或聚类问题时的一般流程，最后以习题的形式巩固所学知识和技能。
本书的实训项目主要包含机器学习中基础的算法应用，即线性回归算法、k-近邻算法、逻辑回归算法、决策树算法、聚类算法、朴素贝叶斯算法。通读本书，你会了解机器学习解决的是什
么问题，目前它应用在我们生活中的哪些场景；跟着本书动手实践，你会清楚数据怎么来、怎么加工，以及模型是什么，怎么训练与调用；另外，面对一个实际问题，你能够有依据地选择合适
的算法。
本书适合作为高等职业院校人工智能技术应用专业的教材，也适用于有编程基础的学生以及对机器学习感
兴趣且亟需入门的社会工作者。
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