機器學習經典演算法與案例實戰 (微課視頻版) 袁建軍 9787302662082 【台灣高等教育出版社】

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原出版社:清華大學
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書名:機器學習經典演算法與案例實戰 (微課視頻版)
ISBN:9787302662082
出版社:清華大學
著編譯者:袁建軍
頁數:176
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1661388
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內容簡介

本書以案例為載體,介紹了目前機器學習的部分主流演算法及其應用,簡要概括部分主流演算法的基本原理,詳細說明應用演算法過程中需要注意的問題,通過實際案例的解析使學生更好地掌握主流演算法。 全書共四部分。第一部分(第1章)為理論基礎,著重介紹機器學習的發展及主流應用,還詳細介紹了本書中全部案例運行環境的搭建方法。第二部分(第2∼7章)為監督學習模型,著重介紹了貝葉斯分類器、線性模型、決策結、K近鄰、支持向量機和隨機森林的基本原理。第三部分(第8、9章)為無監督學習模型,詳細介紹了數據降維和K-均值聚類。第四部分(第10∼12章)為神經網路與深度學習,介紹了幾類目前流行的神經網路和深度學習網路。全書提供了大量應用案例,每章后均附有習題。 本書適合作為各類高等院校計算機、人工智慧專業的教材,也適合作為相關專業研究生的入門教材,還可供人工智慧和數據挖掘方向的開發人員、廣大科技工作者和研究人員參考。

目錄

第一部分 理論基礎
第1章 緒論
1 1 機器學習概述
1 2 機器學習應用基礎
1 3 機器學習應用系統
1 4 機器學習發展
1 5 機器學習中的觀點和問題
1 6 模型評價常用指標
1 7 目前主流應用
1 7 1 數據挖掘
1 7 2 計算機視覺
1 7 3 自然語言處理
1 7 4 語音識別
1 7 5 推薦系統
1 8 運行環境搭建
1 8 1 Python安裝
1 8 2 PyCharm安裝模塊文件
1 8 3 Anaconda安裝
1 9 知識擴展
1 10 習題
第二部分 監督學習模型
第2章 貝葉斯分類器
2 1 貝葉斯分類器基本思想
2 2 樸素貝葉斯分類器
2 2 1 樸素貝葉斯分類器原理
2 2 2 樸素貝葉斯分類器案例——垃圾郵件過濾
2 3 正態貝葉斯分類器
2 3 1 正態貝葉斯分類器原理
2 3 2 正態貝葉斯分類器案例——訓練資料分類
2 4 知識擴展
2 5 習題
第3章 線性模型
3 1 回歸預測
3 2 線性回歸
3 2 1 線性回歸的基本原理
3 2 2 線性回歸的案例——波士頓房價預測Ⅰ
3 3 邏輯回歸
3 3 1 邏輯回歸的基本原理
3 3 2 邏輯回歸的損失函數
3 3 3 邏輯回歸的案例——泰坦尼克號乘客預測
3 4 其他回歸模型
3 4 1 套索回歸
3 4 2 嶺回歸
3 4 3 套索回歸和嶺回歸的案例——波士頓房價預測Ⅱ
3 5 知識擴展
3 6 習題
第4章 決策樹
4 1 什麼是決策樹
4 2 構建決策樹
4 2 1 構建決策樹的基本過程
4 2 2 基尼係數
4 2 3 信息熵和信息增益
4 3 修剪決策樹
4 3 1 預剪枝
4 3 2 后剪枝
4 4 決策樹案例——員工流失分析
4 5 決策樹回歸問題
4 6 知識擴展
4 7 習題
第5章 K近鄰
5 1 K近鄰演算法的基本思想
5 2 K近鄰演算法中的距離度量
5 3 選擇合適的K值
5 4 K近鄰案例——鳶尾花分類
5 5 知識擴展
5 6 習題
第6章 支持向量機
6 1 SVM的基本原理
6 1 1 線性SVM分類器
6 1 2 硬間隔與軟間隔
6 1 3 非線性SVM分類器
6 2 核函數
6 2 1 核函數原理
6 2 2 幾種常見的核函數
6 3 SVM案例——手寫數字圖像識別
6 4 KSVM案例——人臉圖像識別
6 5 知識擴展
6 6 習題
第7章 隨機森林
7 1 集成學習原理
7 2 演算法流程
7 2 1 Bagging集成演算法
7 2 2 Boosting集成演算法
7 3 隨機森林演算法
7 3 1 隨機森林原理
7 3 2 隨機森林案例——紅酒分類
7 4 知識擴展
7 5 習題
第三部分 無監督學習模型
第8章 數據降維
8 1 降維與重構演算法思想
8 2 PCA
8 2 1 PCA演算法原理
8 2 2 PCA演算法案例——圖像降維和重建
8 3 隨機近鄰嵌入
8 3 1 隨機近鄰嵌入演算法原理
8 3 2 隨機近鄰嵌入案例——手寫數字圖像降維
8 4 知識擴展
8 5 習題
第9章 K-均值聚類
9 1 K-均值聚類基本思想
9 2 K-均值聚類演算法流程
9 3 K-均值聚類案例——圖像的分割和壓縮
9 4 知識擴展
9 5 習題
第四部分 神經網路與深度學習
第10章 神經網路
10 1 神經網路基本思想
10 2 反向傳播演算法
10 2 1 反向傳播演算法原理
10 2 2 反向傳播演算法案例——手寫數字圖像預測
10 3 知識擴展
10 4 習題
第11章 自編碼器圖像降噪
11 1 圖像雜訊的處理辦法
11 2 卷積自編碼器圖像降?
11 2 1 卷積自編碼器原理簡述
11 2 2 卷積自編碼器降噪原理
11 2 3 卷積自編碼器降噪案例
11 3 稀疏自編碼器圖像降噪
11 3 1 稀疏自編碼器原理簡介
11 3 2 稀疏自編碼器圖像降噪案例
11 4 知識擴展
11 5 習題
第12章 幾種深度學習網路
12 1 開啟深度學習之旅
12 2 卷積神經網路
12 2 1 卷積神經網路原理簡介
12 2 2 深度卷積神經網路案例——圖像目標檢測
12 3 循環神經網路
12 3 1 循環神經網路原理簡介
12 3 2 循環神經網路的幾種實現
12 3 3 循環神經網路案例——航空旅客數量預測
12 4 生成對抗網路
12 4 1 生成對抗網路原理簡述
12 4 2 生成對抗網路案例——提高圖像解析度
12 5 概率圖模型
12 5 1 概率圖模型簡述
12 5 2 高斯混合模型概述
12 5 3 高斯混合模型案例——圖像分割
12 6 知識擴展
12 7 習題
參考文獻
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