機器學習簡明教程-基於Python語言實現高延增侯躍恩羅志堅 9787111761006 【台灣高等教育出版社】

Name: 機器學習簡明教程-基於Python語言實現 高延增 侯躍恩 羅志堅 9787111761006 【台灣高等教育出版社】
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書名：機器學習簡明教程-基於Python語言實現
ISBN：9787111761006
出版社：機械工業
著編譯者：高延增侯躍恩羅志堅
頁數：212
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1681187
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內容簡介

本書圖文並茂、深入淺出地介紹了機器學習演算法所需的數學、Python語言編程基礎知識，以及回歸模型、K近鄰、K均值、決策樹、弱學習器集成、人工神經網路、深度學習等常用的機器學習演算法。全書共10章，每章習題中都配套了實驗練習環節，實驗內容包括Python開發環境配置、機器學習演算法的實際應用等，所有實驗都配有Jupyter的Python代碼，從而使讀者既能掌握演算法理論原理，又能進行實際應用。本書適合作為普通高等院校本科或研究生階段的人工智慧、機器學習、數據挖掘等課程的教材，也適合作為自學的參考書。

前言
第1章概述
1 1 理解機器學習
1 2 一些相關的概念
1 3 機器學習的發展
1 4 機器學習開發的準備工作
1 5 本章小結
1 6 習題
第2章基礎知識
2 1 線性代數
2 2 概率與統計
2 3 優化
2 4 Python編程基礎
2 5 本章小結
2 6 習題
第3章回歸分析
3 1 模型
3 2 線性回歸模型應用
3 3 邏輯回歸
3 4 本章小結
3 5 習題
第4章基於距離的演算法
4 1 分類與聚類的區別
4 2 距離度量問題
4 3 K近鄰演算法
4 4 K均值聚類演算法
4 5 本章小結
4 6 習題
第5章決策樹
5 1 初識決策樹
5 2 信息熵與信息增益
5 3 決策樹
5 4 CART
5 5 本章小結
5 6 習題
第6章弱學習器集成演算法
6 1 3種常用的弱學習器集成方法
6 2 AdaBoost演算法與GBDT演算法
6 3 XGBoost演算法
6 4 本章小結
6 5 習題
第7章支持向量機
7 1 支持向量機的相關概念
7 2 線性支持向量機
7 3 非線性支持向量機
7 4 軟間隔
7 5 應用案例
7 6 本章小結
7 7 習題
第8章人工神經網路
8 1 人工智慧的概念
8 2 神經元模型
8 3 多層神經網路
8 4 應用案例
8 5 本章小結
8 6 習題
第9章卷積神經網路
9 1 人類視覺系統的啟發
9 2 CNN演算法原理
9 3 CNN應用
9 4 本章小結
9 5 習題
第10章用於處理時間序列的網路
10 1 序列
10 2 循環神經網路
10 3 長短時記憶網路
10 4 本章小結
10 5 習題
參考文獻
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