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機器學習實踐教程 版權信息
- ISBN：9787121469237
- 條形碼：9787121469237 ; 978-7-121-46923-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
機器學習實踐教程 內容簡介
機器學習是計算機人工智能的重要研究領域和應用方向，本書是學習和實踐機器學習的入門教材，基于Python語言，介紹如何使用機器學習的相關算法對數(shù)據(jù)進行分析。本書在內容上涵蓋機器學習相關基礎知識，在組織編排上循序漸進。全書共11章，分為3個部分：**部分(第1～3章)為機器學習基礎知識，包括數(shù)值計算基礎、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化；第二部分(第4～9章)為機器學習算法，包括線性模型、樸素貝葉斯、支持向量機、決策樹、聚類分析和集成學習；第三部分(第10～11章)為實踐項目，包括房價預測和手寫數(shù)字識別，每章有5個相對獨立的部分，方便教學使用。
機器學習實踐教程 目錄
第1章 數(shù)值計算基礎 1
1.1 Python基礎 1
1.1.1 列表與元組 2
1.1.2 切片 3
1.1.3 列表推導 4
1.1.4 生成器表達式 5
1.2 NumPy數(shù)組 6
1.2.1 創(chuàng)建NumPy數(shù)組 6
1.2.2 數(shù)組的屬性 6
1.2.3 reshape 7
1.2.4 Python列表與NumPy數(shù)組 7
1.2.5 創(chuàng)建特定數(shù)組 8
1.2.6 創(chuàng)建單調數(shù)組 9
1.2.7 生成隨機數(shù) 9
1.3 NumPy索引 10
1.3.1 切片索引 10
1.3.2 布爾索引 11
1.3.3 更復雜的布爾索引 12
1.3.4 整數(shù)數(shù)組索引 12
1.3.5 索引賦值 13
1.4 多維索引 13
1.4.1 定位單個元素 13
1.4.2 多維切片 14
1.4.3 newaxis 14
1.4.4 Ellipsis 15
1.4.5 整數(shù)數(shù)組索引 16
1.5 廣播 17
1.5.1 一個實例 17
1.5.2 廣播的條件 18
1.5.3 如何廣播 18
1.5.4 幾個操作實例 19
1.5.5 原地修改 21
1.6 圖像處理 22
1.6.1 導入 22
1.6.2 翻轉 23
1.6.3 截取下半部分 23
1.6.4 縮小 24
1.6.5 縱向拉伸 24
1.6.6 遮罩 25
1.6.7 添加兩條對角線 26
第2章 數(shù)據(jù)分析 27
2.1 Series 27
2.1.1 簡單的Series 27
2.1.2 指定索引 28
2.1.3 索引的使用 28
2.1.4 將Python字典轉換為Series 29
2.1.5 自定義索引 29
2.1.6 判斷NA值 30
2.1.7 索引自動對齊 31
2.2 DataFrame 31
2.2.1 構建DataFrame 32
2.2.2 獲取指定列 33
2.2.3 獲取指定行 33
2.2.4 對列賦值 34
2.2.5 索引對齊 35
2.2.6 刪除列 35
2.2.7 內部的ndarray 36
2.3 數(shù)據(jù)的選擇 36
2.3.1 數(shù)據(jù)開放平臺 36
2.3.2 導入數(shù)據(jù) 36
2.3.3 選擇列 37
2.3.4 選擇行 37
2.3.5
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機器學習實踐教程 作者簡介
呂焱飛(1978.5—)，男，浙江東陽人，金華職業(yè)技術學院講師、軟件設計師，從事數(shù)學與計算機方面的教學科研工作二十余年。主講課程包括高等數(shù)學、Java程序設計、機器學習、NoSQL數(shù)據(jù)庫等。金華市"321專業(yè)技術人才工程”第三層次培養(yǎng)人員，金華職業(yè)技術學院"五個一批”精品課程《機器學習》負責人。
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