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Python机器学习实践

出版社:北京理工大学出版社出版时间:2023-10-01
开本: 26cm 页数: 244页
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Python机器学习实践 版权信息

Python机器学习实践 内容简介

本书从实践实用的角度出发,介绍了利用Python实现机器学习各种算法及综合实践案例,包括模型选择及评估、线性模型、决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类、集成学习、聚类、数据降维等算法的有关概念、开发方法、及利用上述知识综合解决疾病预测及分类、球赛预测、航班系统预测、天气预测、房价预测等任务。每章配有数据集、代码及习题,以指导读者深入地进行学习。

Python机器学习实践 目录

基础篇 第1章Python实现留出法和交叉验证法/3 1.1留出法/4 1.1.1案例基本信息/4 1.1.2案例设计方案/5 1.1.3案例实现/5 1.2交叉验证法/7 1.2.1案例基本信息/7 1.2.2案例设计方案/7 1.2.3案例实现/8 第2章Python实现能度量/12 2.1 PR曲线/13 2.1.1案例基本信息/13 2.1.2案例设计方案/14 2.1.3案例实现/15 2.2 ROC曲线/18 2.2.1案例基本信息/18 2.2.2案例设计方案/19 2.2.3案例实现 / 2.3非均等代价/23 2.3.1案例基本信息/24 2.3.2案例设计方案/25 2.3.3案例实现 /26 第3章Python实现线模型/31 3.1线回归模型/32 3.1.1案例基本信息/32 3.1.2案例设计方案/32 3.1.3案例实现 /33 3.2对数回归模型 / 36 3.2.1案例基本信息/36 3.2.2案例设计方案/36 3.2.3案例实现 / 37 3.3逻辑回归模型 / 38 3.3.1案例基本信息/ 38 3.3.2案例设计方案/39 3.3.3案例实现 /39 3.4 LDA算法/ 42 3.4.1案例基本信息/42 3.4.2案例设计方案/42 3.4.3案例实现 /43 …… 第4章Python 实现决策树 / 46 第5章Python实现神经网络/53 第6章Python实现支持向量机算法/72 第7章Python实现贝叶斯分类/89 第8章Python 实现集成学/106 第9章Python实现聚类/121 第10章Python实现降维与度量学30 综合实践篇 第11章鸢尾花数据集分析/137 第12章疾病预测及分类/148 第13章球赛预测/184 第14章航班预测/ 3 第15章天气预测/ 214 第16章房价预测/223 第17章泰坦尼克号生存预测/233 参考文献/ 244
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Python机器学习实践 作者简介

郝王丽,副教授,博士,毕业于 自动化研究所,人工智能专业。山西农业大学软件学院教务科研办主任,智能科学与技术专业负责人。研究方向为计算机视觉,人工智能,智慧农业。主讲神经网络与深度学习,机器学习,图像处理,网络爬虫等课程。目前主持省级项目4项,产学研项目3项,校级教改项目1项。指导学生参加比赛获奖10余项,同时指导学生获大学生创新创业 项目。发表 期刊论文30余篇,其中SCI论文13篇,已授权专利8项。山西CCF YOCESF会员,山西省科协大数据融合创新学会委员。

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