excel机器学 操作系统 (美)周红
不懂python没关系，用excel也能学机器学。十余种常用机器学方法，一步一步轻松学。费下载excel示例文件，边学边练。
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作者(美)周红
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115611284
出版时间2023-03
版次1
装帧平装
开本16
页数180页
字数222千字
定价59.8元
货号732_9787115611284
上书时间2024-12-30
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商品详情
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- 商品描述
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主编：
1.在excel当中分步讲解机器学方法，有效理解机器学的底层；
2.数据挖掘的基础知识与excel实例相结合，内容清晰，逻辑顺畅；
3.清楚地明晰机器学的模型构建过程，帮助你在不写代码、不记忆复杂数学公式的情况下，牢固地掌握机器学的核心概念。
目录：
章excel和数据挖掘1
1．1为什么选择excel1
1．2excel预备4
1．2．1公式5
1．2．2自动填充或复制5
1．2．3引用7
1．2．4选择粘贴和值粘贴9
1．2．5if函数11
1．3复要点17
第2章线回归18
2．1一般理解18
2．2通过excel学线回归22
2．3通过excel学多元线回归25
2．4复要点28
第3章k均值聚类29
3．1一般理解29
3．2通过excel学k均值聚类30
3．3复要点39
第4章线判别分析40
4．1一般理解40
4．2规划求解42
4．3通过excel学线判别分析44
4．4复要点53
第5章交验证和roc曲线分析54
5．1对交验证的一般理解54
5．2通过excel学交验证55
5．3对roc曲线分析的一般理解59
5．4通过excel学roc曲线分析60
5．5复要点65
第6章logistic回归66
6．1一般理解66
6．2通过excel学logistic回归67
6．3复要点73
第7章k近邻74
7．1一般理解74
7．2通过excel学k近邻75
7．2．1实验175
7．2．2实验278
7．2．3实验382
7．2．4实验485
7．3复要点87
第8章朴素贝叶斯分类88
8．1一般理解88
8．2通过excel学朴素贝叶斯分类90
8．2．1练191
8．2．2练294
8．3复要点100
第9章决策树101
9．1一般理解102
9．2通过excel学决策树105
9．2．1开始学105
9．2．2更好的方法115
9．2．3应用模型118
9．3复要点120
0章关联分析121
10．1一般理解122
10．2通过excel学关联分析124
10．3复要点131
1章人工神经网络132
11．1一般理解132
11．2通过excel学人工神经网络134
11．2．1实验1134
11．2．2实验2143
11．3复要点152
2章文本挖掘153
12．1一般理解153
12．2通过excel学文本挖掘155
12．3复要点168
3章后记169
内容简介：
本书通过excel示例介绍常用的机器学算法和数据挖掘技术。许多机器学任务的目的是找到数据中的隐藏模式。excel能够清楚地展示机器学建模过程的每一步及中间结果，让你不仅知其然，还知其所以然。章解释用excel学机器学的益处。第2~12章分别介绍线回归、k均值聚类、线判别分析、交验证、logitic回归、k近邻、朴素贝叶斯分类、决策树、关联分析、神经网络、文本挖掘。3章结全书内容，并为读者指出继续学的方向。本书适合所有机器学初学者阅读。此外，数据挖掘新手、视觉型学者、教育工作者、想理解流行数据挖掘技术背后的数学的人，以及想提高excel技能的人都可以通过阅读本书受益。
作者简介：
周红博士是美国康涅狄格州圣约瑟夫大学计算机科学和数学教授，也曾在硅谷从事软件开发工作。作为经验丰富的教育工作者，他意识到利用excel分步讲解机器学方法和数据挖掘的独特优势，并在实际过程中成功地引入excel作为演示工具。这种方法颇受欢迎。
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