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機(jī)器學(xué)習(xí) 版權(quán)信息
- ISBN：9787302627296
- 條形碼：9787302627296 ; 978-7-302-62729-6
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
機(jī)器學(xué)習(xí) 本書特色
《機(jī)器學(xué)習(xí)》有兩大特色。一是注重實(shí)踐，書中每個(gè)算法都包括算法原理、算法步驟、實(shí)戰(zhàn)講解和實(shí)驗(yàn)練習(xí)幾部分，讀者通過實(shí)戰(zhàn)可以加深對(duì)算法的理解，提高應(yīng)用算法來解決問題的能力。二是注重入門基礎(chǔ)，本書逐一講解模型評(píng)估、分類問題、回歸問題、聚類問題、降維問題這幾大類機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)算法，幫助讀者筑牢機(jī)器學(xué)習(xí)的理論根基，此后遇到相關(guān)問題都可以通過這幾類算法及其組合來解決。
機(jī)器學(xué)習(xí) 內(nèi)容簡(jiǎn)介
本書系統(tǒng)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)的理論、模型和算法實(shí)現(xiàn)，主要內(nèi)容包括機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)環(huán)境的搭建、數(shù)據(jù)清洗、模型評(píng)估、監(jiān)督學(xué)習(xí)的分類和回歸問題、非監(jiān)督學(xué)習(xí)的聚類和降維等理論介紹和底層算法實(shí)現(xiàn)。本書涵蓋了K近鄰算法、決策樹、支持向量機(jī)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、集成學(xué)習(xí)、K-means聚類、模糊聚類、主成分分析、獨(dú)立成分分析等內(nèi)容。每章均基于實(shí)戰(zhàn)項(xiàng)目或案例介紹模型和算法的兩種實(shí)現(xiàn)（scikit-learn、Keras或TensorFlow的調(diào)包實(shí)現(xiàn)與非調(diào)包底層代碼實(shí)現(xiàn)），并給出相應(yīng)的實(shí)驗(yàn)題目，以此加深讀者對(duì)模型和算法的理解，提升讀者對(duì)模型和算法的底層代碼實(shí)現(xiàn)能力。本書適合作為人工智能專業(yè)高年級(jí)本科生和研究生的教材，也可作為人工智能相關(guān)領(lǐng)域研究人員的自學(xué)教材。
機(jī)器學(xué)習(xí) 目錄
第1章環(huán)境搭建
1.1實(shí)驗(yàn)環(huán)境的安裝與搭建
1.1.1Anaconda的下載
1.1.2Anaconda的安裝
1.1.3檢驗(yàn)
1.1.4啟動(dòng)
1.2數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理
1.2.1原理簡(jiǎn)介
1.2.2算法步驟
1.2.3實(shí)戰(zhàn)
1.2.4實(shí)驗(yàn)
第2章模型評(píng)估
2.1模型評(píng)估的樣本集構(gòu)建與評(píng)價(jià)
2.1.1原理簡(jiǎn)介
2.1.2樣本集的構(gòu)建方法
2.1.3算法步驟
2.1.4實(shí)戰(zhàn)
2.1.5實(shí)驗(yàn)
2.2評(píng)估指標(biāo)計(jì)算
2.2.1原理簡(jiǎn)介
2.2.2代碼實(shí)現(xiàn)與實(shí)戰(zhàn)
2.2.3實(shí)驗(yàn)
第3章分類問題
3.1K近鄰算法
3.1.1原理簡(jiǎn)介
3.1.2算法步驟
3.1.3實(shí)戰(zhàn)
3.1.4實(shí)驗(yàn)
3.2邏輯回歸算法
3.2.1原理簡(jiǎn)介
3.2.2算法步驟
3.2.3實(shí)戰(zhàn)
3.2.4實(shí)驗(yàn)
3.3決策樹算法
3.3.1原理簡(jiǎn)介
3.3.2算法步驟
3.3.3實(shí)戰(zhàn)
3.3.4實(shí)驗(yàn)
3.4支持向量機(jī)算法
3.4.1原理簡(jiǎn)介
3.4.2算法步驟
3.4.3實(shí)戰(zhàn)
3.4.4實(shí)驗(yàn)
3.5EM算法 3.5.1原理簡(jiǎn)介 3.5.2算法步驟 3.5.3實(shí)戰(zhàn) 3.5.4實(shí)驗(yàn) 3.6BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類和回歸算法 3.6.1原理簡(jiǎn)介 3.6.2算法步驟 3.6.3實(shí)戰(zhàn) 3.6.4實(shí)驗(yàn) 3.7卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法 3.7.1原理簡(jiǎn)介 3.7.2算法步驟 3.7.3實(shí)戰(zhàn) 3.7.4實(shí)驗(yàn) 3.8多類分類算法 3.8.1原理簡(jiǎn)介 3.8.2算法步驟 3.8.3實(shí)戰(zhàn) 3.8.4實(shí)驗(yàn) 第4章回歸問題 4.1線性回歸算法 4.1.1原理簡(jiǎn)介 4.1.2算法步驟 4.1.3實(shí)戰(zhàn) 4.1.4實(shí)驗(yàn) 4.2多項(xiàng)式回歸算法 4.2.1原理簡(jiǎn)介 4.2.2算法步驟 4.2.3實(shí)戰(zhàn) 4.2.4實(shí)驗(yàn) 4.3支持向量回歸算法 4.3.1原理簡(jiǎn)介 4.3.2算法步驟 4.3.3實(shí)戰(zhàn) 4.3.4實(shí)驗(yàn) 4.4循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 4.4.1原理簡(jiǎn)介 4.4.2算法步驟 4.4.3實(shí)戰(zhàn) 4.4.4實(shí)驗(yàn) 4.5集成學(xué)習(xí)： AdaBoost算法 4.5.1原理簡(jiǎn)介和算法步驟 4.5.2實(shí)戰(zhàn) 4.5.3實(shí)驗(yàn) 4.6集成學(xué)習(xí)： 隨機(jī)森林算法 4.6.1原理簡(jiǎn)介 4.6.2算法步驟 4.6.3實(shí)戰(zhàn) 4.6.4實(shí)驗(yàn) 第5章聚類問題 5.1Kmeans聚類算法 5.1.1原理簡(jiǎn)介 5.1.2算法步驟 5.1.3k值的選擇 5.1.4實(shí)戰(zhàn) 5.1.5實(shí)驗(yàn) 5.2模糊聚類算法 5.2.1原理簡(jiǎn)介 5.2.2算法步驟 5.2.3實(shí)戰(zhàn) 5.2.4實(shí)驗(yàn) 5.3基于密度聚類算法 5.3.1原理簡(jiǎn)介 5.3.2算法步驟 5.3.3實(shí)戰(zhàn) 5.3.4實(shí)驗(yàn) 5.4層次聚類算法 5.4.1原理簡(jiǎn)介 5.4.2算法步驟 5.4.3實(shí)戰(zhàn) 5.4.4實(shí)驗(yàn) 第6章降維問題 6.1主成分分析算法 6.1.1原理簡(jiǎn)介 6.1.2算法步驟 6.1.3實(shí)戰(zhàn) 6.1.4實(shí)驗(yàn) 6.2獨(dú)立成分分析算法 6.2.1原理簡(jiǎn)介 6.2.2算法步驟 6.2.3實(shí)戰(zhàn) 6.2.4實(shí)驗(yàn) 參考文獻(xiàn)
3.5EM算法 3.5.1原理簡(jiǎn)介 3.5.2算法步驟 3.5.3實(shí)戰(zhàn) 3.5.4實(shí)驗(yàn) 3.6BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類和回歸算法 3.6.1原理簡(jiǎn)介 3.6.2算法步驟 3.6.3實(shí)戰(zhàn) 3.6.4實(shí)驗(yàn) 3.7卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法 3.7.1原理簡(jiǎn)介 3.7.2算法步驟 3.7.3實(shí)戰(zhàn) 3.7.4實(shí)驗(yàn) 3.8多類分類算法 3.8.1原理簡(jiǎn)介 3.8.2算法步驟 3.8.3實(shí)戰(zhàn) 3.8.4實(shí)驗(yàn) 第4章回歸問題 4.1線性回歸算法 4.1.1原理簡(jiǎn)介 4.1.2算法步驟 4.1.3實(shí)戰(zhàn) 4.1.4實(shí)驗(yàn) 4.2多項(xiàng)式回歸算法 4.2.1原理簡(jiǎn)介 4.2.2算法步驟 4.2.3實(shí)戰(zhàn) 4.2.4實(shí)驗(yàn) 4.3支持向量回歸算法 4.3.1原理簡(jiǎn)介 4.3.2算法步驟 4.3.3實(shí)戰(zhàn) 4.3.4實(shí)驗(yàn) 4.4循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 4.4.1原理簡(jiǎn)介 4.4.2算法步驟 4.4.3實(shí)戰(zhàn) 4.4.4實(shí)驗(yàn) 4.5集成學(xué)習(xí)： AdaBoost算法 4.5.1原理簡(jiǎn)介和算法步驟 4.5.2實(shí)戰(zhàn) 4.5.3實(shí)驗(yàn) 4.6集成學(xué)習(xí)： 隨機(jī)森林算法 4.6.1原理簡(jiǎn)介 4.6.2算法步驟 4.6.3實(shí)戰(zhàn) 4.6.4實(shí)驗(yàn) 第5章聚類問題 5.1Kmeans聚類算法 5.1.1原理簡(jiǎn)介 5.1.2算法步驟 5.1.3k值的選擇 5.1.4實(shí)戰(zhàn) 5.1.5實(shí)驗(yàn) 5.2模糊聚類算法 5.2.1原理簡(jiǎn)介 5.2.2算法步驟 5.2.3實(shí)戰(zhàn) 5.2.4實(shí)驗(yàn) 5.3基于密度聚類算法 5.3.1原理簡(jiǎn)介 5.3.2算法步驟 5.3.3實(shí)戰(zhàn) 5.3.4實(shí)驗(yàn) 5.4層次聚類算法 5.4.1原理簡(jiǎn)介 5.4.2算法步驟 5.4.3實(shí)戰(zhàn) 5.4.4實(shí)驗(yàn) 第6章降維問題 6.1主成分分析算法 6.1.1原理簡(jiǎn)介 6.1.2算法步驟 6.1.3實(shí)戰(zhàn) 6.1.4實(shí)驗(yàn) 6.2獨(dú)立成分分析算法 6.2.1原理簡(jiǎn)介 6.2.2算法步驟 6.2.3實(shí)戰(zhàn) 6.2.4實(shí)驗(yàn) 參考文獻(xiàn)
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