scikit-learn機器學習超入門-算法原理與實踐 黃永昌 9787302688068 【台灣高等教育出版社】

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書名：scikit-learn機器學習超入門-算法原理與實踐
ISBN：9787302688068
出版社：清華大學
著編譯者：黃永昌
頁數：227
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1735301
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內容簡介

本書通過通俗易懂的語言、豐富的圖示和生動的實例，撥開了籠罩在機器學習上方的複雜數學「烏雲」，讓讀者能以較低的門檻和學習成本快速入門機器學習。 本書共11章，詳細介紹在Python環境下學習scikit-learn機器學習框架的相關知識，涵蓋的主要內容有機器學習應用開發的典型步驟、Python機器學習軟體包、機器學習理論基礎、k-近鄰算法、線性回歸算法、邏輯回歸算法、決策樹算法、支持向量機算法、樸素貝葉斯算法、PCA算法和k-均值算法等。 本書內容豐富，講解通俗易懂，適合有一定Python語言基礎而想快速入門機器學習、深度學習和人工智能相關技術的人員和愛好者閱讀，也適合作為相關院校和培訓機構的教材或參考書。

作者簡介

黃永昌，男，2004年畢業於廈門大學自動化系。高級軟體工程師，從事軟體開發和管理工作15年。著有《Scikit-learnn機器學習：常用算法原理及編程實戰》一書。2016年開始研究Scratch少兒編程及兒童邏輯思維訓I練啟蒙教育。曾經在網易雲課堂開設基於Scratch 2 0的少兒編程視頻課程。積極關注Scratch 3 0開源項目的開發進展及其背後的GoogleBlockly技術。曾經打包製作了可以在Linux平台上運行的Scratch 3 0編輯器，頗受好評。2018年開始開展線下Scratch少兒編程培訓，積累了豐富的教學經驗，能夠深刻地理解少兒在學習編程中的思維障礙，從而循序漸進地引導少兒使用計算機思維解決問題。

目錄

第1章 機器學習概述
1 1 什麼是機器學習
1 2 機器學習有什麼用
1 3 機器學習的分類
1 4 機器學習應用開發的典型步驟
1 4 1 數據採集和標記
1 4 2 數據清洗
1 4 3 特徵選擇
1 4 4 模型選擇
1 4 5 模型訓練和測試
1 4 6 模型的性能評估和優化
1 4 7 模型的使用
1 5 習題
第2章 Python機器學習軟體包
2 1 開發環境搭建
2 2 IPython基礎與Jupyter圖形界面
2 2 1 IPython基礎
2 2 2 Jupyter圖形界面
2 3 NumPy簡介
2 3 1 NumPy數組
2 3 2 NumPy運算
2 4 pandas簡介
2 4 1 基本數據結構
2 4 2 數據排序
2 4 3 數據訪問
2 4 4 時間序列
2 4 5 數據可視化
2 4 6 文件讀寫
2 5 Matplotlib簡介
2 5 1 圖形樣式
2 5 2 圖形對象
2 5 3 畫圖操作
2 6 scikit-learn簡介
2 6 1 示例：用scikit-learn實現手寫數字識別
2 6 2 用scikit-learn處理機器學習問題的通用規則
2 7 習題
2 8 拓展學習資源
第3章 機器學習理論基礎
3 1 過擬合和欠擬合
3 2 成本函數
3 3 模型的準確性
3 3 1 模型性能的不同表述方式
3 3 2 交叉驗證數據集
3 4 學習曲線
3 4 1 示例：畫出學習曲線
3 4 2 過擬合和欠擬合的特徵
3 5 算法模型性能優化
3 6 查准率和召回率
3 7 F1分數
3 8 習題
第4章 k-近鄰算法
4 1 算法原理
4 1 1 算法的優缺點
4 1 2 算法的參數
4 1 3 算法的變種
4 2 示例：使用k-近鄰算法進行分類
4 3 示例：使用k-近鄰算法進行回歸擬合

第5章 線性回歸算法
第6章 邏輯回歸算法
第7章 決策樹算法
第8章 支持向量機算法
第9章 樸素貝葉斯算法
第10章 PCA算法
第11章 k-均值算法
後記
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