机器学习理论与实践
出版时间:
2022-05
版次:
1
ISBN:
9787512146464
定价:
59.00
装帧:
其他
开本:
16开
纸张:
胶版纸
字数:
438.000千字
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《机器学习理论与实践》用通俗易懂的语言介绍了浅层机器学习、深度学习的主要模型原理及实现程序，以及编写机器学习程序所需要的编程语言背景与数据处理方法等。主要内容包括浅层监督学习模型，如线性模型、决策树模型、贝叶斯模型、支持向量机模型、k-近邻模型、人工神经网络模型、集成学习模型；浅层无监督学习模型，如k均值聚类方法、DBSCAN聚类方法；深度学习模型，如自动编码器、卷积神经网络；编程语言基础，包括Python基本语法，numpy库、pandas库、matplotlib库、os模块等；数据预处理方法，如图像处理方法（线性增强、空间域滤波、频率域滤波）、数据规范化方法（min-max数据规范化方法、z-score数据规范化方法）、类别编码方法（one-hot编码）、数据降维方法（主成分分析）；机器视觉领域常见的特征提取方法等。
《机器学习理论与实践》可作为高等院校相关专业学生的教材，还可作为对机器学习感兴趣读者的参考书。 ●第1篇Python语言基础知识
1机器学习编程语言基础
1.1Python开发环境简介
1.2Python编程基础
1.3Python基本数据类型
1.3.1数值类型
1.3.2字符串类型
1.3.3列表类型
1.3.4元组类型
1.3.5字典类型
1.3.6集合类型
1.4赋值
1.5分支结构
1.5.1关系运算符和逻辑运算符
1.5.2分支结构的类型
1.6循环结构
……
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内容简介:
《机器学习理论与实践》用通俗易懂的语言介绍了浅层机器学习、深度学习的主要模型原理及实现程序，以及编写机器学习程序所需要的编程语言背景与数据处理方法等。主要内容包括浅层监督学习模型，如线性模型、决策树模型、贝叶斯模型、支持向量机模型、k-近邻模型、人工神经网络模型、集成学习模型；浅层无监督学习模型，如k均值聚类方法、DBSCAN聚类方法；深度学习模型，如自动编码器、卷积神经网络；编程语言基础，包括Python基本语法，numpy库、pandas库、matplotlib库、os模块等；数据预处理方法，如图像处理方法（线性增强、空间域滤波、频率域滤波）、数据规范化方法（min-max数据规范化方法、z-score数据规范化方法）、类别编码方法（one-hot编码）、数据降维方法（主成分分析）；机器视觉领域常见的特征提取方法等。
《机器学习理论与实践》可作为高等院校相关专业学生的教材，还可作为对机器学习感兴趣读者的参考书。
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目录:
●第1篇Python语言基础知识
1机器学习编程语言基础
1.1Python开发环境简介
1.2Python编程基础
1.3Python基本数据类型
1.3.1数值类型
1.3.2字符串类型
1.3.3列表类型
1.3.4元组类型
1.3.5字典类型
1.3.6集合类型
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1.5分支结构
1.5.1关系运算符和逻辑运算符
1.5.2分支结构的类型
1.6循环结构
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