Python衛生健康機器學習基本方法與實踐 曾四清 9787306083739 【台灣高等教育出版社】

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書名：Python衛生健康機器學習基本方法與實踐
ISBN：9787306083739
出版社：中山大學
著編譯者：曾四清
頁數：244
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1734044
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內容簡介
本書為公共衛生健康管理方面教材，共介紹了30多種Python語言機器學習方法在衛生健康領域的實踐。全書共分八章 ：第一章 機器學習Scikit-learn庫概述；第二章 數據預處理：數據清理、缺失值填充等；第三章 模型評估和模型選擇方法：回歸模型評估、分類模型評估等；第四章 分類：邏輯回歸分類、線性判別分類等8種方法；第五章 回歸：線性回歸、多項式回歸等9種方法；第六章 聚類：K-Means聚類算法、加速K-Means聚類算法等7種方法；第七章 降維：主成分分析、核主成分分析等7種方法；第八章 圖像處理和圖像識別：圖像基本知識、Pillow庫安裝及主要模塊、Image模塊的16種功能用法、ImageStat模塊圖像統計、其他模塊的用法、圖像數字化處理和圖像分類，等等。各種方法的實踐部分主要按照實踐數據、實踐任務、語法、實踐程序和實踐結果等五部分進行編寫。

作者簡介
曾四清 著
曾四清，同濟醫科大學衛生統計學專業碩士畢業，廣東省公共衛生研究院主任醫師，中山大學衛生統計與流行病學專業兼職碩士生導師，中華預防醫學會預防醫學情報專業委員會第四、五屆委員會副主任委員等。

目錄

第一章 機器學習Scikit-learn庫概述
第一節 Scikit-learn機器學習簡介
一、機器學習算法分類
二、Scikit-leam庫的特點
三、Scikit-learn庫的主要功能
四、Scikit-leam庫的調用、安裝、升級和卸載
五、Scikit-leam機器學習技術路線
第二節 數據預處理方法
一、數值型數據預處理方法
二、分類數據預處理方法
三、特徵提取方法
四、數據預處理類的主要方法
第三節 監督學習和無監督學習算法
一、監督學習：分類與回歸
二、無監督學習：聚類與降維

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