數據分析與機器學習算法 韓偉 9787111723004 【台灣高等教育出版社】

*完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。
*本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為正確資訊。
印行年月：202305*若逾兩年請先於客服中心或Line洽詢存貨情況，謝謝。
台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。
書名：數據分析與機器學習算法
ISBN：9787111723004
出版社：機械工業
著編譯者：韓偉
叢書名：職業教育大數據技術專業「網際網絡+」創新教材
頁數：200
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1509939
可大量預訂，請先連絡。

內容簡介

本書從數據分析與機器學習演算法入手，系統地介紹了機器學習各類演算法的原理方法和實際應用。本書的主要內容包括：KNN演算法、樸素貝葉斯、決策樹、支持向量機、線性回歸、K-means演算法、人工神經網絡、卷積網路深度學習以及基於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演算法的基礎知識和應用實例，採用Python作為編程語言，強調基本演算法的應用理解，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，便於讀者學習和掌握。 本書可作為各類職業院校大數據技術、雲計算技術應用、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）註冊后免費下載，也可聯繫編輯（010-88379807）諮詢。

目錄

前言
二維碼索引
項目1 KNN演算法及應用
任務1 推薦車型
任務2 鳶尾花分類
項目小結
拓展練習
項目2 樸素貝葉斯應用
任務1 利用樸素貝葉斯推薦商品
任務2 改進演算法
任務3 評價演算法
任務4 編程實現樸素貝葉斯
項目小結
拓展練習
項目3 決策樹應用
任務1 開發人工智能的信用卡審批系統
任務2 處理數據的瑕疵以及特徵工程
任務3 編程完成決策樹項目應用
項目小結
拓展練習
項目4 支持向量機應用
任務1 預測學生成績
任務2 用核函數處理非線性可分的數據
任務3 可視化數據
項目小結
拓展練習
項目5 線性回歸應用
任務1 預測連鎖店消暑飲料的銷售量
任務2 可視化擬合結果和趨勢
任務3 度量線性回歸模型可用性
任務4 用線性回歸模型預測房屋價格
項目小結
拓展練習
項目6 K-means演算法及應用
任務1 利用K-means演算法進行櫻花耐寒性聚類
任務2 數據降維
任務3 用K-means劃分球隊梯隊
項目小結
拓展練習
項目7 人工神經網絡應用
任務1 用Tensorflow實現手勢識別
任務2 用pytorch實現手寫數字識別
任務3 利用神經網絡辨認魚的種類
任務4 用梯度下降演算法求解最優參數
項目小結
拓展練習
項目8 卷積網路深度學習
任務1 構造特徵辨認圖像
任務2 用卷積網路識別手寫數字
項目小結
拓展練習
項目9 基於Python數據分析進行職業規劃
任務1 爬取數據
任務2 清洗和整理數據
任務3 分析數據、輸出報表
任務4 生成詞雲圖
項目小結
拓展練習
參考文獻
詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於客服中心或Line或本社留言板留言，我們即儘速上架。

大陸簡體正版圖書，訂購後正常情形下約兩周可抵台。