机器学习建模基础--聚文网

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内容简介

本书从人工智能初学者的视角出发，通过通俗易懂的案例，系统讲述了机器学习中的建模方法、模型结构和训练过程，详细讲解了回归、分类、聚类、降维、神经网络等模型和算法的概念及原理。通过Python语言中流行的NumPy、Pandas、Matplotlib、Sklearn等工具库解决案例中的问题，使读者既能理解处理问题背后的原理和思路，又能学习实际解决问题的方法和过程，提高使用机器学习模型和算法解决实际问题的应用能力。本书可以作为各类职业院校人工智能及相关专业的教材，也可以作为机器学习爱好者的参考用书。

前言
单元1 数学建模与机器学习
任务房贷还款问题的数学建模
单元总结
单元评价
单元习题
单元2 Python安装和编程基础
任务1 安装Python环境
任务2 Python编程基础——输出杨辉三角
单元总结
单元评价
单元习题
单元3 Python常用工具包
任务1 使用NumPy矩阵计算拟合房价
任务2 使用NumPy随机数设计猜数游戏
任务3 使用Pandas展示苹果销量数据
任务4 使用Matplotlib绘制商品统计图形
任务5 使用Sklearn生成自定义数据集
单元总结
单元评价
单元习题
单元4 数据处理
任务学生成绩表数据处理
单元总结
单元评价
单元习题
单元5 回归算法
任务波士顿房价预测问题
单元总结
单元评价
单元习题
单元6 分类算法
任务1 手写数字的分类识别
任务2 检查拼写错误
单元总结
单元评价
单元习题
单元7 聚类算法
任务鸢尾花聚类划分问题
单元总结
单元评价
单元习题
单元8 降维与关联规则
任务1 鸢尾花数据集降维分析
任务2 客户购买商品关联分析
单元总结
单元评价
单元习题
单元9 神经网络算法
任务 MNIST手写数字识别
单元总结
单元评价
单元习题
单元10 机器学习建模综合案例
任务1 泰坦尼克号生还情况预测
任务2 共享单车骑行量预测
单元总结
单元评价
单元习题
参考文献

机器学习建模基础

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