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深度學習
機器學習應用與實戰(全彩) 版權信息
- ISBN：9787121447891
- 條形碼：9787121447891 ; 978-7-121-44789-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
機器學習應用與實戰(全彩) 本書特色
創新性的人工智能學習體系，讓學習更加高效；實操實練+配書贈送一流講師講解的豐富視頻課程(800分鐘+)，讓你更快掌握職業技能；全彩印刷320頁市面上講解人工智能的書比較多，但要么是偏重理論的講解，要么是非常深澀的代碼，對于計算機基礎較差的學員來說，學習成本很高或者學了無益，付出了大量時間，但達不到崗位要求。“人工智能應用與實踐系列”圖書開創性地使用了新的教學方法，通過大量由淺入深、環環相扣的實踐案例，能夠幫助學員迅速理解人工智能的應用，快速掌握工作技能。此外本書還配有超值的800分鐘以上的視頻課程，幫助基礎稍弱或者0基礎的學員迅速提升。
機器學習應用與實戰(全彩) 內容簡介
本書系統介紹了機器學習常用算法及其應用，在深入分析算法原理的基礎上，結合當前熱門應用場景，向讀者展現了機器學習算法的綜合應用，帶領讀者進入機器學習領域，開啟人工智能行業的大門。 全書共 21 章，分為 3 部分。第 1 部分介紹機器學習基礎算法，包括線性回歸、多項式回歸、邏輯回歸、k-NN、決策樹、k-Means、SVM、隨機森林、樸素貝葉斯、PCA 降維等，針對每個算法給出應用案例，讓讀者既掌握算法原理，又能夠使用算法解決問題。第 2 部分是機器學習基礎算法綜合應用，通過學生分數預測、自閉癥患者預測、淘寶用戶價值分析、耳機評論情感預測幾個案例提升讀者對機器學習算法的應用能力。第 3 部分是機器學習進階算法與應用，介紹邏輯更為復雜的機器學習算法，如改進的聚類算法、HMM算法、Boosting 算法等，并給出相應案例，此外，還展示了多個算法綜合應用項目。 本書適合對機器學習、人工智能感興趣的讀者閱讀，也可以作為應用型大學和高等職業院校人工智能相關專業的教材。本書可以幫助有一定基礎的讀者查漏補缺，使其深入理解和掌握相關原理與方法，提高其解決實際問題的能力。
機器學習應用與實戰(全彩) 目錄
目 錄
第 1 部分 機器學習基礎算法
第 1 章 基于線性回歸的銷售量預測 2
1.1 機器學習概述 2
1.2 線性回歸 4
1.2.1 回歸的概念 4
1.2.2 線性回歸模型 4
1.3 梯度下降算法 7
1.4 線性回歸模型的構建 8
1.4.1 線性回歸模型構建的一般步驟 8
1.4.2 線性回歸模型的評估方法與度量指標 9
1.5 案例實現――基于線性回歸的銷售量預測 9
本章總結 13
作業與練習 14
第 2 章 非線性數據的多項式回歸 15
2.1 多項式回歸 16
2.1.1 多項式回歸的概念 16
2.1.2 0-1 標準化 16
2.1.3 Z-Score 標準化 18
2.1.4 特征拓展 19
2.2 模型訓練問題與解決方法 22
2.2.1 欠擬合與過擬合 22
2.2.2 正則化方法 23
2.3 案例實現――非線性數據的
多項式回歸 24
本章總結 31
作業與練習 31
第 3 章 基于邏輯回歸算法的 乳腺癌患病預測 33
3.1 邏輯回歸算法 33
3.1.1 邏輯回歸算法概述 33
3.1.2 概率估算 34
3.1.3 損失函數 35
3.2 分類數據的預處理 36
3.2.1 欠采樣與過采樣 36
3.2.2 數據的標簽化 37
3.2.3 數據的獨熱編碼 38
3.3 模型的性能評估 40
3.3.1 數值型模型評估方法 40
3.3.2 幾何型模型評估方法 42
3.4 案例實現――基于邏輯回歸算法的乳腺癌患病預測 44
本章總結 48
作業與練習 49
第 4 章 基于 k-NN 算法的分類 50
4.1 k-NN 算法 51
4.1.1 k-NN 算法概述 51
4.1.2 樣本距離的度量 51
4.1.3 k-NN 算法的工作原理 51
4.1.4 k-NN 算法的三個要素 53
4.2 k-NN 算法加速思路 54
4.3 案例實現 55
4.3.1 案例 1――基于 k-NN 算法的電影分類 55
4.3.2 案例 2――基于 k-NN 算法的鳶尾花數據集分類 58
本章總結 61
作業與練習 61
第 5 章 基于決策樹算法的回歸預測與 分類 62
5.1 決策樹的介紹 62
5.2 決策樹的構建 65
5.2.1 特征選擇 65
5.2.2 決策樹的構建過程 67
5.2.3 決策樹剪枝 69
……
展開全部
機器學習應用與實戰(全彩) 作者簡介
達內時代科技集團有限公司是 知名的互聯網-IT教育培訓單位，是一站式互聯網人才基地，專注IT職業教育人才服務多年，擁有300多家培訓中心，幫助學員實現一地學習全國就業。達內時代科技集團有限公司的法人代表是韓少云老師。
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