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软件工程/开发项目管理

Python机器学习

作者：主编杨保华, 黄慷明

出版社：北京理工大学出版社出版时间：2024-05-01

开本： 26cm 页数： 220页

本类榜单：计算机/网络销量榜

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版权信息
内容简介
目录
作者简介

Python机器学习版权信息

ISBN：9787576322644
条形码：9787576322644 ; 978-7-5763-2264-4
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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软件工程/开发项目管理

Python机器学习内容简介

本书以红酒智能工厂全流程案例为出发点，巧妙的融合课程思政目标，用平实的语言深入浅出地介绍当前热门的机器学习经典算法，包括线性回归、Logistic回归与、决策树（分类与回归）、朴素贝叶斯、支持向量机、K近邻学习、文本处理方法和人工神经网络。针对每一个算法结合具体项目实例进行阐释，然后根据模型和算法描述使用Python编程和相应的库进行算法实现，*后通过案例让读者进一步体会算法的应用场景以及应用时所需注意的问题，在实现技术育人和思政育人的双重目标。

Python机器学习目录

项目1 机器学习认知任务1 机器学习与《新一代人工智能发展规划》政策任务2 分辨红酒是否中国生产任务3 构建泛化精度高的分辨国产红酒质量好坏的模型小结学习测评习题项目2 开发环境的认知与搭建任务1 Anaconda认知与搭建任务2 Python程序在Anaconda中的运行小结学习测评习题项目3 红酒的分类任务1 认知KNN算法任务2 红酒的分类小结学习测评习题项目4 红酒数据的爬取与分析任务1 爬取“十四五”相关政策任务2 使用Matplotlib绘制奥运五环任务3 爬取酒仙网的红酒销售数据并绘制散点图任务4 爬取红酒相关文章并进行分词和关键词提取小结学习测评习题项目5 运用线性模型分析红酒的质量任务1 线性模型的认知与搭建任务2 使用线性模型对红酒质量进行评分小结学习测评习题项目6 智能红酒工厂残次品的预测任务1 中高风险地区多轮核酸检测的必要性——贝叶斯定理在实际生活中的应用任务2 认知朴素贝叶斯算法任务3 使用朴素贝叶斯模型预测红酒残次品小结学习测评习题项目7 红酒质量评分的预测任务1 认知决策树任务2 搭建决策树模型任务3 使用随机森林模型预测红酒评分小结学习测评习题项目8 智能工厂的远程运维与故障诊断任务1 了解“十四五”相关政策中工业五互联网以及深度学习的基本概念任务2 红酒生产设备故障类型预测任务3 基于卷积神经网络的红酒生产设备钢面缺陷检测小结学习测评习题项目9 红酒产品市场反馈的分析任务1 文本数据的特征提取及词袋模型任务2 使用tf-idf模型对文本数据进行处理任务3 删除文本中的停用词小结学习测评习题参考文献

展开全部

Python机器学习作者简介

杨保华，男，副教授，工学博士，毕业于北京航空航天大学，常州机电职业技术学院信息工程学院副院长。2000年毕业于淮北师范大学，获得理学学士学位；2003年毕业于北京理工大学，获得硕士学位；2011年9月-2015年7月毕业于北京航空航天大学，获得工学博士学位。研究领域：工业互联网与人工智能、射频/微波毫米波/射频集成电路设计、天线设计、毫米波成像理论研究、微波毫米波辐射测量技术及系统研制、综合孔径优化成像算法。本科毕业后于淮北师范大学物理与电子信息学院从事电子类专业的教学和相关科研工作，博士毕业后来常州机电职业技术学院工作。发表论文近25篇。其中发表论文与本项目直接相关的论文4篇，省级项目2项，参与自然基金3项，参与编写教材两部。在本项目中参与责研究计划的制定与研究工作的实施。

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