机器学习(Python实现)--聚文网

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经典算法、课程思政和实验实践“三位一体”，强化经典算法的理解和掌握，对经典算法做到“精”和“通”。以真实生活和科研数据作为研究对象，将理论和实践有机结合，带领读者在多个领域实践机器学习过程，透彻理解机器学习经典算法，掌握解决机器学习实际问题的很好实践！

内容简介

机器学习是人工智能的重要分支。本书立足实用且易于上手实践的原则，系统地介绍机器学习领域的经典算法，以及这些算法的Python实现和典型应用。本书分4部分：第1部分介绍监督学习，包括线性模型、决策树分类、贝叶斯分类器、集成学习和支持向量机；第2部分介绍无监督学习，包括关联规则、聚类分析和数据降维；第3部分介绍深度学习，包括神经网络、深度学习和生成对抗网络；第4部分介绍强化学习。本书所介绍的经典机器学习算法及其应用案例均给出了相关实验数据和Python代码实现，每章末尾还给出了习题和实验题，便于读者巩固知识和开展课内实验。
本书可作为高等学校信息类以及相关专业高年级本科生和研究生的教材，也可供对机器学习感兴趣的工程技术人员阅读参考。

第1章绪论/1
1.1什么是机器学习1
1.1.1机器学习的定义1
1.1.2机器学习的三要素3
1.1.3机器学习与数据挖掘3
1.2为什么要进行机器学习5
1.3机器学习的发展历程5
1.4机器学习算法9
1.4.1监督学习9
1.4.2无监督学习10
1.4.3半监督学习11
1.4.4强化学习12
1.5机器学习的应用12
1.6机器学习开发工具与框架13
1.6.1机器学习常用开发工具13
……

机器学习(Python实现)

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