機器學習基礎與案例實戰-Python+Sklearn+TensorFlow (慕課版) 9787115650153 張平

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書名:機器學習基礎與案例實戰-Python+Sklearn+TensorFlow (慕課版)
ISBN:9787115650153
出版社:人民郵電
著編譯者:張平 李曉宇
頁數:276
所在地:中國大陸 *此為代購商品
書號:1681182
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【台灣高等教育出版社簡體書】 機器學習基礎與案例實戰-Python+Sklearn+TensorFlow (慕課版) 787115650153 張平 李曉宇

內容簡介

機器學習作為人工智慧的重要分支,已在不同行業得到了廣泛應用。本書以錘鍊讀者機器學習相關技術的實戰能力為導向,將案例與項目貫穿全文,全面系統地介紹了代表性機器學習演算法及其應用。本書共12章,分為4篇,即入門篇、監督學習篇、無監督學習篇、進階篇。入門篇概述機器學習,監督學習篇主要介紹K近鄰、決策樹、線性模型、支持向量機和貝葉斯模型,無監督學習篇主要介紹聚類、主成分分析和奇異值分解,進階篇主要介紹集成學習、特徵工程和深度學習。 本書可作為高校工科專業機器學習相關課程的教材,也可供相關領域的培訓機構教學使用,還可作為人工智慧愛好者和相關方向技術人員的參考書。

目錄

第1篇 入門篇
第1章 機器學習概述
1 1 機器學習基礎
1 1 1 機器學習的定義
1 1 2 機器學習基本概念
1 1 3 機器學習分類
1 1 4 機器學習開發步驟:以股價預測為例
1 2 機器學習發展簡史
1 3 機器學習相近概念簡介
1 3 1 機器學習、深度學習和人工智慧
1 3 2 機器學習與數據挖掘
1 3 3 機器學習與模式識別
1 3 4 機器學習與數學建模
1 4 機器學習典型應用領域
1 4 1 醫療保健領域
1 4 2 金融領城
1 4 3 電子商務與新零售領域
1 4 4 自然語言處理與語音識別領域
1 4 5 物聯網領域」
1 5 綜合案例:機器學習開發環境配置和使用
1 5 1 案例概述
1 5 2 Windows版Anaconda安裝和卸載
1 5 3 代表性的開發模式實踐
1 5 4 Linux版Anaconda安裝和使用
習題1
實訓1
第2篇 監督學習篇
第2章 K近鄰
2 1 K近鄰概述
2 1 1 原理及圖解
2 1 2 距離度量
2 1 3 形式化描述
2 1 4 優勢和不足
2 2 監督學習模型評價指標
2 2 1 分類模型評價指標
2 2 2 回歸模型評價指標
2 3 綜合案例:使用K近鄰分類器預測鳶尾花類型
2 3 1 案例概述
2 3 2 案例實現:Python版
2 3 3 案例實現:Sklearn版
2 4 綜合案例:使用K近鄰回歸器預測房價
2 4 1 案例概述
2 4 2 案例實現:Python版
2 4 3 案例實現:Sklearn版
習題2
實訓2
第3章 決策樹
3 1 決策樹概述
3 1 1 決策樹圖解
3 1 2 決策樹構建
3 1 3 純度測量
3 1 4 優勢和不足
3 1 5 常見決策樹演算法
3 2 綜合案例:使用決策樹分類器預測葡萄酒類別
3 2 1 案例概述
3 2 2 案例實現:Python版——基於基尼係數
3 2 3 案例實現:Python版——基於信息增益
3 2 4 案例實現:Sklearn版
3 3 決策樹剪枝
3 3 1 預剪枝和后剪枝
3 3 2 剪枝技術的實現
3 4 綜合案例:基於決策樹剪枝的鳶尾花分類
3 4 1 案例概述
3 4 2 案例實現:Sklearn版
3 5 綜合案例:使用決策樹回歸器預測汽車燃油效率
3 5 1 案例概述
3 5 2 案例實現:Python版
3 5 3 案例實現:Sklearn版
習題3
實訓3

第3篇 無監督學習篇
第4篇 進階篇
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