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机器学习 版权信息
- ISBN:9787548746775
- 条形码:9787548746775 ; 978-7-5487-4677-5
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 所属分类:>
机器学习 内容简介
机器学习是一门多领域的交叉学科,本书作为该领域的入门教材,对机器学习的基本知识和相关模型进行了介绍。全书共有12章,前面两个章节分别介绍了机器学习的基础知识和机器学习领域常用的预处理技术;后面十章介绍了生活中经常用到的机器学习模型,包括感知机、线性回归、决策树、随机森林、K 近邻、逻辑斯蒂回归等算法。本书附录中简单介绍了3种常用的语言工具,分别是Python、MATLAB和R语言。同时,本书每个章节后面都有案例实战,可帮助大家快速实现机器学习的应用。 任何对机器学习感兴趣的人都可以把本书作为参考书籍阅读。
机器学习 目录
第1章 绪论
1.1 机器学习的定义
1.2 机器学习的应用及具体使用条件
1.3 机器学习的整体流程
1.4 机器学习的分类
1.4.1 按照输出空间(Y)划分
1.4.2 按照输出标签yn的角度
1.4.3 按照协议(protocol)划分
1.4.4 按照输入空间X的角度
1.5 模型的选择
1.6 机器学习相关的领域及关系
第2章 数据预处理技术
2.1 数据清理
2.1.1 缺失值处理
2.1.2 噪声数据和离群点的处理
2.1.3 异常值处理
2.2 数据集成
2.2.1 实体识别问题
2.2.2 属性冗余问题
2.2.3 元组重复问题
2.3 数据归约
2.3.1 属性规约
2.3.2 维度规约
2.3.3 值规约
2.3.4 样本的规约
2.4 数据的标准化
2.4.1 min—max标准化(min—max normalization)
2.4.2 z—score标准化(zero—mean normalization)
2.4.3 (正数)归一化方法
2.4.4 log函数转换
2.4.5 atan函数转换
2.4.6 小数定标(decimal scaling)标准化
2.5 总结
第3章 感知机
3.1 引例
3.2 感知机原理介绍
3.2.1 感知机模型定义
3.2.2 感知机学习策略
3.3 案例实战
3.4 总结
第4章 线性回归
4.1 回归的定义
4.2 线性回归问题及其算法
4.3 案例实战
4.4 总结
第5章 决策树
5.1 决策树
5.2 决策树算法基本流程
5.3 决策树的改进变种
5.4 案例实战
展开全部
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