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深度學習
機器學習建模基礎 版權信息
- ISBN：9787111696995
- 條形碼：9787111696995 ; 978-7-111-69699-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
機器學習建模基礎 內容簡介
本書從人工智能初學者的視角出發，通過通俗易懂的案例，系統講述了機器學習中的建模方法、模型結構和訓練過程，詳細講解了回歸、分類、聚類、降維、神經網絡等模型和算法的概念及原理。通過Python語言中流行的NumPy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等工具庫解決案例中的問題，使讀者既能理解處理問題背后的原理和思路，又能學習實際解決問題的方法和過程，提高使用機器學習模型和算法解決實際問題的應用能力。本書可以作為各類職業院校人工智能及相關專業的教材，也可以作為機器學習愛好者的參考用書。本書配有電子課件等教學資源，教師可登錄機械工業出版社教育服務網（wwwcmpeducom）注冊后免費下載，或聯系編輯（010-88379194）咨詢。
機器學習建模基礎 目錄
前言
單元1 數學建模與機器學習
任務 房貸還款問題的數學建模
單元總結
單元評價
單元習題
單元2 Python安裝和編程基礎
任務1 安裝Python環境
任務2 Python編程基礎——輸出楊輝三角
單元總結
單元評價
單元習題
單元3 Python常用工具包
任務1 使用NumPy矩陣計算擬合房價
任務2 使用NumPy隨機數設計猜數游戲
任務3 使用Pandas展示蘋果銷量數據
任務4 使用Matplotlib繪制商品統計圖形
任務5 使用Sklearn生成自定義數據集
單元總結
單元評價
單元習題
單元4 數據處理
任務 學生成績表數據處理
單元總結
單元評價
單元習題
單元5 回歸算法
任務 波士頓房價預測問題
單元總結
單元評價
單元習題
單元6 分類算法
任務1 手寫數字的分類識別
任務2 檢查拼寫錯誤
單元總結
單元評價
單元習題
單元7 聚類算法
任務 鳶尾花聚類劃分問題
單元總結
單元評價
單元習題
單元8 降維與關聯規則
任務1 鳶尾花數據集降維分析
任務2 客戶購買商品關聯分析
單元總結
單元評價
單元習題
單元9 神經網絡算法
任務 MNIST手寫數字識別
單元總結
單元評價
單元習題
單元10 機器學習建模綜合案例
任務1 泰坦尼克號生還情況預測
任務2 共享單車騎行量預測
單元總結
單元評價
單元習題
參考文獻
單元1 數學建模與機器學習
任務 房貸還款問題的數學建模
單元總結
單元評價
單元習題
單元2 Python安裝和編程基礎
任務1 安裝Python環境
任務2 Python編程基礎——輸出楊輝三角
單元總結
單元評價
單元習題
單元3 Python常用工具包
任務1 使用NumPy矩陣計算擬合房價
任務2 使用NumPy隨機數設計猜數游戲
任務3 使用Pandas展示蘋果銷量數據
任務4 使用Matplotlib繪制商品統計圖形
任務5 使用Sklearn生成自定義數據集
單元總結
單元評價
單元習題
單元4 數據處理
任務 學生成績表數據處理
單元總結
單元評價
單元習題
單元5 回歸算法
任務 波士頓房價預測問題
單元總結
單元評價
單元習題
單元6 分類算法
任務1 手寫數字的分類識別
任務2 檢查拼寫錯誤
單元總結
單元評價
單元習題
單元7 聚類算法
任務 鳶尾花聚類劃分問題
單元總結
單元評價
單元習題
單元8 降維與關聯規則
任務1 鳶尾花數據集降維分析
任務2 客戶購買商品關聯分析
單元總結
單元評價
單元習題
單元9 神經網絡算法
任務 MNIST手寫數字識別
單元總結
單元評價
單元習題
單元10 機器學習建模綜合案例
任務1 泰坦尼克號生還情況預測
任務2 共享單車騎行量預測
單元總結
單元評價
單元習題
參考文獻
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