機器學習技術與應用 姚雲 周蘇 9787113307394 【台灣高等教育出版社】

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書名：機器學習技術與應用
ISBN：9787113307394
出版社：中國鐵道有限公司
著編譯者：姚雲 周蘇
頁數：300
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1713906
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內容簡介

本書結合職業教育各專業學生髮展需要，針對應用型「機器學習」專業課程而編寫，具有豐富的知識性與應用特色，意在幫助學生理解機器學習的原理，了解機器學習的算法思想，熟悉機器學習的應用場景，掌握機器學習的運用方法。 本書知識內容系統、全面，包括機器學習基礎、線性模型、決策樹、神經網絡、貝葉斯分類器、集成學習、支持向量機、聚類分析、降維與特徵選擇、半監督學習、概率圖模型、推薦系統、深度學習、強化學習和機器學習的發展等內容。本書每課都設計有導讀案例、作業及以典型案例分析為主的實訓任務。 本書適合作為職業教育人工智能技術應用專業教材，也可作為對人工智能相關領域感興趣讀者的參考書。

目錄

第1課 概述
[導讀案例]機器學習名字的由來
1 1 什麼是機器學習
1 1 1 機器學習的發展
1 1 2 機器學習的定義
1 1 3 機器學習的研究
1 2 機器學習的分類
1 2 1 監督學習
1 2 2 無監督學習
1 2 3 強化學習
1 2 4 其他類別
1 3 機器學習基本結構
1 4 機器學習算法
1 5 機器學習的應用
1 5 1 回歸、分類和特徵設計
1 5 2 數據分析與挖掘
1 5 3 模式識別
1 5 4 生物信息學
1 5 5 AI聊天機器人
1 5 6 自動駕駛
[作業]
[實訓]機器學習能做什麼
第2課 機器學習基礎
[導讀案例]CPU和GPU的區別
2 1 機器學習的學習基礎
2 1 1 Python程序設計語言
2 1 2 線性代數知識
2 1 3 微積分知識
2 1 4 算法及其評價
2 2 基本術語
2 3 假設空間
2 4 歸納偏好
2 5 經驗誤差與擬合
2 6 評估與度量
2 6 1 調參与最終模型
2 6 2 性能度量
2 6 3 比較檢驗
2 7 偏差與方差
[作業]
[實訓]Python機器學習代碼：鳶尾花分類
第3課 線性模型
[導讀案例]高斯與最小二乘法
3 1 回歸分析
3 1 1 回歸分析的場景
3 1 2 不同的回歸分析方法
3 1 3 回歸分析的步驟
3 2 線性回歸
3 2 1 線性模型的基本形式
3 2 2 一元線性回歸
3 2 3 多元線性回歸
3 2 4 狹義和廣義的線性模型
3 3 線性模型解決非線性問題
3 4 建模方法論
3 4 1 隨機分佈和指數分佈族
3 4 2 鏈接函數
3 4 3 機器學習中的方差
3 4 4 類別不平衡問題
3 5 多分類學習
[作業]
[實訓] Excel線性回歸模型分析
第4課 決策樹
[導讀案例]谷歌發布機器人視覺語言動作模型RT-2
4 1 什麼是決策樹
4 1 1 決策樹的定義
4 1 2 決策樹結構
4 1 3 決策樹學習

第5課 神經網絡
第6課 貝葉斯分類器
第7課 集成學習
第8課 支持向量機
第9課 聚類分析
第10課 降維與特徵選擇
第11課 半監督學習
第12課 概率圖模型
第13課 推薦系統
第14課 深度學習
第15課 強化學習
第16課 機器學習的發展
作業參考答案
參考文獻
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