机器学习实践教程

字数: 297000
装帧: 平装
出版社: 电子工业出版社
作者: 吕焱飞编
出版日期: 2024-01-01
商品条码: 9787121469237
版次: 1
开本: 16开
页数: 212
出版年份: 2024

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内容简介

机器学习是计算机人工智能的重要研究领域和应用方向，本书是学习和实践机器学习的入门教材，基于Python语言，介绍如何使用机器学习的相关算法对数据进行分析。本书在内容上涵盖机器学习相关基础知识，在组织编排上循序渐进。全书共11章，分为3个部分：第一部分（第1～3章）为机器学习基础知识，包括数值计算基础、数据分析、数据可视化；第二部分（第4～9章）为机器学习算法，包括线性模型、朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、聚类分析和集成学习；第三部分（第10～11章）为实践项目，包括房价预测和手写数字识别。
本书可作为高职高专院校电子信息类专业学生学习机器学习的教材，也可作为从事机器学习与大数据分析工作人员的参考用书。

第1章数值计算基础 1
1.1 Python基础 1
1.1.1 列表与元组 2
1.1.2 切片 3
1.1.3 列表推导 4
1.1.4 生成器表达式 5
1.2 NumPy数组 6
1.2.1 创建NumPy数组 6
1.2.2 数组的属性 6
1.2.3 reshape 7
1.2.4 Python列表与NumPy数组 7
1.2.5 创建特定数组 8
1.2.6 创建单调数组 9
1.2.7 生成随机数 9
1.3 NumPy索引 10
1.3.1 切片索引 10
1.3.2 布尔索引 11
……