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深度學(xué)習(xí)
Python機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn) 版權(quán)信息
- ISBN：9787302612605
- 條形碼：9787302612605 ; 978-7-302-61260-5
- 裝幀：暫無
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
Python機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn) 內(nèi)容簡介
本書介紹機器學(xué)習(xí)經(jīng)典算法的原理、實現(xiàn)及應(yīng)用，并通過綜合案例講解如何將實際問題轉(zhuǎn)換為機器學(xué)習(xí)能處理的問題進行求解。本書配套源碼、PPT課件、習(xí)題答案、開發(fā)環(huán)境與QQ群答疑。本書共分14章。內(nèi)容包括k近鄰、樸素貝葉斯、聚類、支持向量機、訣策樹、線性回歸、邏輯回歸、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)典算法，以及垃圾郵件分類、手寫數(shù)字識別、零售商品銷售量分析與預(yù)測、個性化推薦等綜合案例。本書所有算法及案例均l以Python實現(xiàn)，方便讀者在動手編程中理解機器學(xué)習(xí)的經(jīng)典算法。
Python機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn) 目錄
第1章 機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ) 11.1 機器學(xué)習(xí)概述 11.1.1 什么是機器學(xué)習(xí) 11.1.2 機器學(xué)習(xí)發(fā)展史 31.1.3 機器學(xué)習(xí)、人工智能、深度學(xué)習(xí)的關(guān)系 51.2 機器學(xué)習(xí)相關(guān)概念 61.3 機器學(xué)習(xí)的任務(wù) 81.3.1 監(jiān)督學(xué)習(xí) 81.3.2 無監(jiān)督學(xué)習(xí) 81.3.3 半監(jiān)督學(xué)習(xí) 91.4 機器學(xué)習(xí)的一般步驟 91.5 機器學(xué)習(xí)Python基礎(chǔ) 101.5.1 Python開發(fā)環(huán)境 101.5.2 Python基本語法 111.5.3 Python列表、元組、字典、集合 131.6 本章小結(jié) 181.7 習(xí)題 18第2章 k近鄰算法 192.1 k近鄰算法原理 192.1.1 非參數(shù)估計與參數(shù)估計 202.1.2 非參數(shù)估計的一般推導(dǎo) 222.2 基于k近鄰算法的實現(xiàn) 232.2.1 利用直方圖估計概率密度、分類 232.2.2 利用Parzen矩形窗估計概率密度、分類 282.2.3 利用Parzen正態(tài)核估計概率密度、分類 292.3 k近鄰算法應(yīng)用─鳶尾花的分類 312.4 本章小結(jié) 352.5 習(xí)題 35第3章 貝葉斯分類器 373.1 貝葉斯定理相關(guān)概念 373.1.1 先驗概率、條件概率、后驗概率與類條件概率 373.1.2 貝葉斯決策理論 383.1.3 極大似然估計 393.2 樸素貝葉斯分類器 423.2.1 手工設(shè)計貝葉斯分類器 433.2.2 貝葉斯分類器的實現(xiàn) 443.2.3 平滑方法 463.3 樸素貝葉斯分類算法實現(xiàn)─三文魚和鱸魚的分類 483.3.1 算法實現(xiàn) 483.3.2 調(diào)用系統(tǒng)函數(shù)實現(xiàn) 553.4 正態(tài)貝葉斯分類器 56
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Python機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn) 作者簡介
張建偉，鄭州輕工業(yè)大學(xué)教授，長期從事計算機網(wǎng)絡(luò)和程序設(shè)計技術(shù)的教育教學(xué)活動，經(jīng)驗豐富。現(xiàn)擔(dān)任河南省“食品安全數(shù)據(jù)智能”重點實驗室主任、河南省“公共安全數(shù)據(jù)融合與智能服務(wù)”工程技術(shù)研究中心主任、河南省軟件工程重點學(xué)科負(fù)責(zé)人、河南省“軟件工程技術(shù)與服務(wù)”教學(xué)團隊負(fù)責(zé)人、國家創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)孵化基地“星空眾創(chuàng)空間”負(fù)責(zé)人、河南省大眾創(chuàng)業(yè)導(dǎo)師、河南省計算機教育研究會理事、河南省計算機學(xué)會理事。
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