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機器學習技術(shù)

作者：孫光明
出版社：電子工業(yè)出版社出版時間：2023-08-01
開本： 16開 頁數(shù)： 244
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機器學習技術(shù) 版權(quán)信息

機器學習技術(shù) 內(nèi)容簡介

機器學習是一種實現(xiàn)人工智能的方法，也是人工智能領(lǐng)域中*能體現(xiàn)智能、發(fā)展*快的一個分支。本書作為該領(lǐng)域算法實現(xiàn)與應用的入門教材，主要介紹了一些經(jīng)典而常用的機器學習方法及其編程技術(shù)，包括樸素貝葉斯、決策樹、k-NN、聚類、線性回歸、支持向量機（SVM）、神經(jīng)網(wǎng)絡等。全書以Python語言作為編程語言，基于工作過程系統(tǒng)化的體例設計，采用理論知識結(jié)合項目案例的形式，以圖例解析的方式深入淺出又直觀地剖析學習模型的計算機理，加深學生的體會和理解，避免了煩瑣的數(shù)學模型推導；在項目實施過程中，以任務驅(qū)動的方式一步一步地演示算法的編程實現(xiàn)與應用過程，學生通過按部就班地反復訓練，便能掌握基本的機器學習編程技術(shù)和應用方法。此外，為滿足學生進一步的學習需要，書中多個單元均介紹了一些閱讀材料供學生參考；在每單元*后都挖掘了一個與本單元內(nèi)容相關(guān)的重要人物或事件的思政故事，傳導專業(yè)正能量，促進學生職業(yè)精神與職業(yè)素養(yǎng)的養(yǎng)成。本書配備了豐富的數(shù)字化課程教學資源，既可作為高等職業(yè)學校、應用型普通高等院校人工智能、大數(shù)據(jù)專業(yè)及其相關(guān)專業(yè)學生的教材，也可供想快速入門機器學習的工程技術(shù)人員、研究人員閱讀參考。

機器學習技術(shù) 目錄

單元1 機器學習導引 1
任務1.1 使用機器學習方法實現(xiàn)紙幣真假分類 2
任務1.2 開發(fā)環(huán)境的搭建及本地模型的訓練、評估 25
測試習題 49
單元2 樸素貝葉斯算法 52
任務2.1 垃圾短信數(shù)據(jù)集導入與數(shù)據(jù)預處理 52
任務2.2 訓練貝葉斯分類器 56
任務2.3 模型評估 63
測試習題 72
單元3 決策樹 75
任務3.1 天氣數(shù)據(jù)集導入與數(shù)據(jù)預處理 76
任務3.2 訓練決策樹模型 83
任務3.3 模型評估 97
測試習題 100
單元4 k-NN算法 102
任務4.1 Seeds數(shù)據(jù)集導入與數(shù)據(jù)預處理 102
任務4.2 訓練k-NN模型 106
任務4.3 模型評估 111
測試習題 116
單元5 聚類 119
任務5.1 鳶尾花數(shù)據(jù)集導入與數(shù)據(jù)預處理 119
任務5.2 訓練k-Means模型 124
任務5.3 模型評估 134
測試習題 142
?
單元6 線性回歸 145
任務6.1 房價數(shù)據(jù)集導入與數(shù)據(jù)預處理 145
任務6.2 訓練線性回歸模型 151
任務6.3 模型評估 161
測試習題 166
單元7 SVM算法 170
任務7.1 蘑菇數(shù)據(jù)集導入與數(shù)據(jù)預處理 170
任務7.2 訓練SVM算法模型 174
任務7.3 模型評估 182
測試習題 187
單元8 神經(jīng)網(wǎng)絡 190
任務8.1 MNIST數(shù)據(jù)集導入與數(shù)據(jù)預處理 191
任務8.2 訓練神經(jīng)網(wǎng)絡 197
任務8.3 深度學習 213
測試習題 234
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機器學習技術(shù) 作者簡介

孫光明，北京交通大學計算機科學與技術(shù)專業(yè)研究生學歷，工學碩士學位；近 20 年來，一直在高職一線從事計算機及相關(guān)專業(yè)建設、課程開發(fā)、教學研究、技術(shù)研發(fā)及社會服務工作，曾在摩羅托拉（中國）技術(shù)有限公司、北京播思通訊技術(shù)有限公司從事手機操作系統(tǒng)研發(fā)工作2年（項目合作）。主要研究方向為復雜網(wǎng)絡分析與信息挖掘、電子與信息類職業(yè)教育教學管理。目前擔任河北交通職業(yè)技術(shù)學院電氣與信息工程系主任。

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