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機器學習技術與應用

出版社：中國鐵道出版社出版時間：2024-08-01
開本： 26cm 頁數(shù)： 300頁
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機器學習技術與應用 版權信息

機器學習技術與應用 內(nèi)容簡介

本書結合高等教育、職業(yè)教育各專業(yè)學生發(fā)展需要，針對應用型“機器學習”專業(yè)課程、通識課程而全新設計編寫，是具有豐富知識性與應用特色的主教材。意在幫助讀者理解機器學習的原理知識，了解機器學習的算法思想，熟悉機器學習的應用場景，掌握機器學習的運用方法。本書知識內(nèi)容系統(tǒng)、全面，包括機器學習概述、機器學習基礎、線性模型、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡、貝葉斯分類器、集成學習、支持向量機、聚類分析、降維與特征選擇、半監(jiān)督學習、概率圖模型、 系統(tǒng)、深度學習、強化學習和機器學習的發(fā)展等方面。每章都設計有導讀案例、作業(yè)以及以典型案例分析為主的實訓任務。

機器學習技術與應用 目錄

第1課 概述 [導讀案例]機器學習名字的由來 1.1 什么是機器學習 1.1.1 機器學習的發(fā)展 1.1.2 機器學習的定義 1.1.3 機器學習的研究 1.2 機器學習的分類 1.2.1 監(jiān)督學習 1.2.2 無監(jiān)督學習 1.2.3 強化學習 1.2.4 其他類別 1.3 機器學習基本結構 1.4 機器學習算法 1.5 機器學習的應用 1.5.1 回歸、分類和特征設計 1.5.2 數(shù)據(jù)分析與挖掘 1.5.3 模式識別 1.5.4 生物信息學 1.5.5 AI聊天機器人 1.5.6 自動駕駛 [作業(yè)] [實訓]機器學習能做什么 第2課 機器學習基礎 [導讀案例]CPU和GPU的區(qū)別 2.1 機器學習的學習基礎 2.1.1 Python程序設計語言 2.1.2 線性代數(shù)知識 2.1.3 微積分知識 2.1.4 算法及其評價 2.2 基本術語 2.3 假設空間 2.4 歸納偏好 2.5 經(jīng)驗誤差與擬合 2.6 評估與度量 2.6.1 調(diào)參與 終模型 2.6.2 性能度量 2.6.3 比較檢驗 2.7 偏差與方差 [作業(yè)] [實訓]Python機器學習代碼：鳶尾花分類 第3課 線性模型 [導讀案例]高斯與 小二乘法 3.1 回歸分析 3.1.1 回歸分析的場景 3.1.2 不同的回歸分析方法 3.1.3 回歸分析的步驟 3.2 線性回歸 3.2.1 線性模型的基本形式 3.2.2 一元線性回歸 3.2.3 多元線性回歸
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機器學習技術與應用 作者簡介

姚云，中共黨員、高級講師、維修電工一級技師，現(xiàn)為嘉興技師學院人工智能系主任。曾在市級雙高課比賽中榮獲二等獎，與其他老師合作的創(chuàng)新作品榮獲省一等獎，撰寫的論文多次在省市比賽中獲獎，也曾指導學生在省市創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽和技能比賽中多次獲獎。獲評過市級優(yōu)秀指導教師、市屬級學科帶頭人、市屬級“家庭事業(yè)兼顧型”、“教壇立功、崗位成才”巾幗先鋒，多次榮獲校級先進工作者、校級先進黨員等稱號。 周蘇，1982年華東水利學院計算機應用專業(yè)本科畢業(yè)，1986年由水電部研究所調(diào)入杭州大學計算機系任教，1991年破格晉升副教授，1999年調(diào)入浙江大學城市學院計算機系任教，2005年晉升教授。在杭州大學、浙江大學、浙江大學城市學院、浙江工業(yè)大學之江學院、溫州大學城市學院、嘉興學院南湖學院、溫州職業(yè)技術學院等多所院校專兼職任教，教學經(jīng)驗豐富。 長期從事計算機等專業(yè)教學工作，擔任計算機基礎、計算機導論、軟件工程、軟件測試技術、軟件體系結構、電子商務概論、移動商務、多媒體技術、項目管理、管理信息系統(tǒng)、應用統(tǒng)計學、C語言程序設計、面向對象程序設計、網(wǎng)絡傳播技術、網(wǎng)絡生態(tài)學、人機交互技術、藝術設計概論、藝術欣賞概論、計算機平面設計、信息管理與信息系統(tǒng)概論、信息資源管理、辦公軟件高級應用、IT應用文寫作等課程的教學，對計算機學科教學以及應用型院校教學有深刻理解。

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