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PYTHON三級 機器學習 版權信息
- ISBN：9787030771179
- 條形碼：9787030771179 ; 978-7-03-077117-9
- 裝幀：平裝
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
PYTHON三級 機器學習 內(nèi)容簡介
本書面向具備Python一二級能力的初學者，基于虛構人物形象山羊博士和二葉草的教學現(xiàn)場，帶領讀者體驗Python機器學習的樂趣。本書內(nèi)容以教學對話和場景插圖呈現(xiàn)，講解機器學習的概念、人工智能的基礎知識，以及典型例程的開發(fā)流程與具體實現(xiàn)。本書可作為以PAAT全國青少年編程能力等級考試、中國自動化學會青少年人工智能核心素養(yǎng)為代表的各類Python編程能力認定的參考書，也可供Python初學者自學入門。
PYTHON三級 機器學習 目錄
第1章 機器學習的準備
第1課 什么是機器學習？
機器學習概述
數(shù)據(jù)分析和機器學習的區(qū)別
第2課 區(qū)分即理解
機器學習算法的本質(zhì)——畫線
為了準確區(qū)分，有意義的特征量尤為重要
第3課 機器學習的準備工作
在Windows中安裝Jupyter Notebook
在macOS上安裝Anaconda
為Jupyter Notebook安裝必要的庫
啟動Jupyter Notebook 29Notebook的基本使用方法
第2章 查看樣本數(shù)據(jù)
第4課 scikit-learn樣本數(shù)據(jù)集
鳶尾花品種數(shù)據(jù)集
第5課 自動生成樣本數(shù)據(jù)集
自動生成用于分類的數(shù)據(jù)集（聚類形）
自動生成用于分類的數(shù)據(jù)集（月牙形）
自動生成用于分類的數(shù)據(jù)集（雙環(huán)形）
自動生成用于分類的數(shù)據(jù)集（同心圓形）
自動生成用于回歸的數(shù)據(jù)集
第3章 了解機器學習的步驟
第6課 準備數(shù)據(jù)
第7課 劃分訓練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)
第8課 選擇模型進行訓練
第9課 測試模型
第10課 輸入新值并預測
第11課 將分類狀態(tài)可視化
第4章 機器學習的各種算法
第12課 回歸：線性回歸
線性回歸是什么算法？
模型的使用方法
試驗
第13課 分類：邏輯回歸
邏輯回歸是什么算法？
模型的使用方法
試驗
第14課 分類：SVM
模型的使用方法
試驗
第15課 分類：決策樹
決策樹是什么算法？
模型的使用方法
試驗
第16課 分類：隨機森林
隨機森林是什么算法？
模型的使用方法
試驗
第17課 分類：k-NN
k-NN是什么算法？
模型的使用方法
試驗
第18課 聚類：k-means
k-means是什么算法？
模型的使用方法
試驗
第5章 小智回歸！根據(jù)圖像預測數(shù)字
第19課 準備數(shù)據(jù)
新建Notebook文件
第20課 準備訓練數(shù)據(jù)
第21課 訓練模型
第22課 預測
在Jupyter Notebook中上傳文件
讀取圖像，預測數(shù)字
第23課 利用無監(jiān)督學習將數(shù)據(jù)可視化
第24課 學無止境
展開全部
PYTHON三級 機器學習 作者簡介
成都市科學技術局主管的科學教育與科學傳播組織，成立于2010年，是創(chuàng)客運動和大眾創(chuàng)新的早期推動者、職業(yè)創(chuàng)客聯(lián)盟的創(chuàng)始成員，2013年代表成都出席工信部主辦的首屆創(chuàng)客大會。組建有民營航天、射頻測量、機械自動化、物聯(lián)網(wǎng)、微波能應用等方面的研究室，受托于包括成都電子科技大學、四川大學、南京大學在內(nèi)的高校以及我軍某部的科研團隊開發(fā)有無人機、航天模型、電子制作等特色課程及教材10余種，研發(fā)有KC107系列遙控器、KC1050系列培訓信標、KC6300系列FMCW雷達學習套件、KC2200特斯拉線圈系統(tǒng)、KC2210電磁炮套件等實驗器材及配套課程。
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