機器學習演算法入門 (活頁) 馬秦靖 9787568937856 【台灣高等教育出版社】

目錄 第1章 Python概述
1 1 Python簡介
1 2 Python開發環境搭建
1 3 集成開發環境PyCharm
1 4 Python程序運行
第2章 Python語言基礎
2 1 變數和簡單數據類型
2 2 分支語句
2 3 循環語句
第3章 基礎數據結構
3 1 字元串
3 2 字元串內置方法
3 3 列表
3 4 列表內置函數和方法
3 5 元組
3 6 元組內置函數和方法
3 7 字典
3 8 字典內置函數和方法
第4章 函數與模塊
4 1 函數
4 2 函數的定義與調用
4 3 函數的參數
4 4 模塊
第5章 面向對象程序設計
5 1 面向對象概述
5 2 對象與類
5 3 面向對象程序設計的特點
5 4 類的定義和使用
5 5 創建類的成員並訪問
5 6 類的屬性
5 7 類成員和實例成員
5 8 封裝、繼承、多態
第6章 NumPy數據分析
6 1 NumPy簡介
6 2 NumPy Ndarray對象
6 3 NumPy數據類型
6 4 NumPy數組屬性
6 5 NumPy數組索引
6 6 廣播機制(Broadcast)
第7章 數據可視化
7 1 Matplotlib
7 2 Matplotlib庫基本使用
7 3 Matplotlib繪圖標記
7 4 Matploflib繪圖線
7 5 Matplodib散點圖
7 6 Matplotlib柱狀圖
7 7 Matplotlib餅圖
第8章 基礎演算法分析與實現
8 1 演算法的概念
8 2 演算法問題求解基礎
8 3 重要的問題類型
8 4 蠻力法(Brute Force)和算術問題
8 5 分治法(Devide-and-Conqure)
8 6 減治法(Decrese-and-Conqure)
8 7 貪心法(Greedy Techniques)
第9章 機器學習概述
9 1 機器學習簡介
9 2 機器學習的基本理論
9 3 scikit-learn基本框架
第10章 回歸分析
lO 1 回歸分析原理
10 2 多元線性回歸
10 3 正則化回歸分析
10 4 案例
第11章 分類演算法
11 1 k近鄰演算法
11 2 樸素貝葉斯演算法
11 3 決策樹
11 4 分類與回歸樹
11 5 支持向量機
11 6 案例
第12章 聚類演算法
12 1 K均值演算法
12 2 K均值聚類演算法的過程
12 3 K均值聚類演算法實例分析
12 4 K均值聚類演算法代碼實現
12 5 DBSCAN演算法
12 6 DBSCAN演算法實現
參考文獻

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