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數據分析與機器學習算法 版權信息
- ISBN：9787111723004
- 條形碼：9787111723004 ; 978-7-111-72300-4
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
數據分析與機器學習算法 內容簡介
本書從數據分析與機器學習算法入手，系統地介紹了機器學習各類算法的原理方法和實際應用。本書的主要內容包括：KNN算法、樸素貝葉斯、決策樹、支持向量機、線性回歸、K-means算法、人工神經網絡、卷積網絡深度學習以及基于Python數據分析進行職業規劃。本書作為大數據技術與人工智能領域的入門教材，在內容上涵蓋了機器學習經典算法的基礎知識和應用實例，采用Python作為編程語言，強調基本算法的應用理解，內容由淺入深。各部分內容均配有相應的任務，注重實踐應用，便于讀者學習和掌握。本書可作為各類職業院校大數據技術、云計算技術應用、人工智能技術應用等相關專業的教學用書，也可作為相關專業領域工程技術人員的參考用書。本書配有電子課件、源代碼、微課視頻（掃描二維碼觀看）等課程資源，選用本書作為授課教材的教師可以登錄機械工業出版社教育服務網（www.cmpedu.com）注冊后免費下載，也可聯系編輯（010-88379807）咨詢。
數據分析與機器學習算法 目錄
前 言
二維碼索引
項目1 KNN算法及應用1
任務1 推薦車型15
任務2 鳶尾花分類17
項目小結.20
拓展練習20
項目２ 樸素貝葉斯應用23
任務1 利用樸素貝葉斯推薦商品29
任務2 改進算法33
任務3 評價算法35
任務4 編程實現樸素貝葉斯37
項目小結39
拓展練習39
項目３ 決策樹應用41
任務1 開發人工智能的信用卡審批系統47
任務2 處理數據的瑕疵以及特征工程50
任務3 編程完成決策樹項目應用52
項目小結53
拓展練習53
項目４ 支持向量機應用55
任務1 預測學生成績63
任務2 用核函數處理非線性可分的數據65
任務3 可視化數據67
項目小結81
拓展練習81
項目5 線性回歸應用83
任務1 預測連鎖店消暑飲料的銷售量86
任務2 可視化擬合結果和趨勢89
任務3 度量線性回歸模型可用性.91
任務4 用線性回歸模型預測房屋價格92
項目小結96
拓展練習96
項目6 K-means算法及應用.97
任務1 利用K-means算法進行櫻花耐寒性聚類104
任務2 數據降維107
任務3 用K-means劃分球隊梯隊110
項目小結113
拓展練習113
項目7 人工神經網絡應用115
任務1 用Tensorflow實現手勢識別144
任務2 用pytorch實現手寫數字識別153
任務3 利用神經網絡辨認魚的種類157
任務4 用梯度下降算法求解參數.162
項目小結164
拓展練習165
項目８ 卷積網絡深度學習167
任務1 構造特征辨認圖像174
任務2 用卷積網絡識別手寫數字179
項目小結182
拓展練習182
項目９ 基于Python數據分析進行職業規劃183
任務1 爬取數據187
任務2 清洗和整理數據189
任務3 分析數據、輸出報表192
任務4 生成詞云圖196
項目小結200
拓展練習200
參考文獻201
二維碼索引
項目1 KNN算法及應用1
任務1 推薦車型15
任務2 鳶尾花分類17
項目小結.20
拓展練習20
項目２ 樸素貝葉斯應用23
任務1 利用樸素貝葉斯推薦商品29
任務2 改進算法33
任務3 評價算法35
任務4 編程實現樸素貝葉斯37
項目小結39
拓展練習39
項目３ 決策樹應用41
任務1 開發人工智能的信用卡審批系統47
任務2 處理數據的瑕疵以及特征工程50
任務3 編程完成決策樹項目應用52
項目小結53
拓展練習53
項目４ 支持向量機應用55
任務1 預測學生成績63
任務2 用核函數處理非線性可分的數據65
任務3 可視化數據67
項目小結81
拓展練習81
項目5 線性回歸應用83
任務1 預測連鎖店消暑飲料的銷售量86
任務2 可視化擬合結果和趨勢89
任務3 度量線性回歸模型可用性.91
任務4 用線性回歸模型預測房屋價格92
項目小結96
拓展練習96
項目6 K-means算法及應用.97
任務1 利用K-means算法進行櫻花耐寒性聚類104
任務2 數據降維107
任務3 用K-means劃分球隊梯隊110
項目小結113
拓展練習113
項目7 人工神經網絡應用115
任務1 用Tensorflow實現手勢識別144
任務2 用pytorch實現手寫數字識別153
任務3 利用神經網絡辨認魚的種類157
任務4 用梯度下降算法求解參數.162
項目小結164
拓展練習165
項目８ 卷積網絡深度學習167
任務1 構造特征辨認圖像174
任務2 用卷積網絡識別手寫數字179
項目小結182
拓展練習182
項目９ 基于Python數據分析進行職業規劃183
任務1 爬取數據187
任務2 清洗和整理數據189
任務3 分析數據、輸出報表192
任務4 生成詞云圖196
項目小結200
拓展練習200
參考文獻201
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