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Python机器学习项目化教程 微课视频版 题库版 版权信息
- ISBN：9787302665984
- 条形码：9787302665984 ; 978-7-302-66598-4
- 装帧：平装-胶订
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
Python机器学习项目化教程 微课视频版 题库版 本书特色
本书算法给出数学原理及公式推导过程,以原始实现和调用机器学习库两种方式实现,方便读者在实践编程中理解机器学习的经典算法。在讲解知识点的过程中,以润物细无声的方式融入思政元素。
Python机器学习项目化教程 微课视频版 题库版 内容简介
本书主要介绍机器学习经典算法的原理、实现及应用，并通过综合案例讲解如何将实际问题转换为机器学习算法进行求解。
全书共16章，主要内容包括机器学习概述、机器学习基础及Python常用库、朴素贝叶斯分类器、k近邻算法与非参数估计、聚类、回归分析、决策树、支持向量机、降维分析、人工神经网络、深度学习入门、推荐算法、基于协同过滤的推荐系统、零售商品销售额分析与预测、手写数字识别和基于深度学习的中文邮件分类。本书算法首先给出数学原理及公式推导过程，然后分别给出算法的原始实现和通过调用机器学习库实现两种实现方式，所有算法及案例均以Python实现，以方便读者在实践编程中理解机器学习的经典算法。本书在讲解知识点的过程中，以润物细无声的方式融入思政元素。
本书可作为高等院校计算机、软件工程、大数据、人工智能等相关专业的教材，也可作为Python机器学习初学者的参考用书，同时适用于机器学习开发人员和研究人员进行查阅和使用。
Python机器学习项目化教程 微课视频版 题库版 目录
第1章机器学习概述
1.1什么是机器学习
1.2机器学习简史
1.2.1萌芽期
1.2.2发展期
1.2.3蓬勃期
1.3机器学习、人工智能、深度学习的关系
1.4机器学习的相关概念
1.5机器学习的任务
1.5.1监督学习
1.5.2无监督学习
1.5.3半监督学习
1.5.4强化学习
1.6机器学习的一般步骤
1.7本章小结
1.8习题
第2章机器学习基础及Python常用库
2.1机器学习的Python基础与开发环境
2.1.1Python开发环境简介
2.1.2Python的基本语法
2.1.3Python列表、元组、字典、集合
2.1.4函数与类
2.1.5NumPy中的array
2.1.6Pandas中的DataFrame
2.1.7数据可视化
2.1.8scikitlearn机器学习库
2.2机器学习基础
2.2.1张量
2.2.2梯度下降
2.2.3评估方法
2.2.4常用数据集
2.3本章小结
2.4习题
Python机器学习项目化教程（微课视频版)
目录 第3章朴素贝叶斯分类器 3.1贝叶斯分类器的理论基础 3.1.1贝叶斯定理的相关概念 3.1.2贝叶斯决策理论 3.1.3极大似然估计 3.2朴素贝叶斯分类器的原理与设计 3.2.1了解数据集 3.2.2手工设计贝叶斯分类器 3.2.3贝叶斯分类器的Python实现 3.2.4平滑方法 3.3朴素贝叶斯分类算法的实现——鲈鱼和三文鱼的分类系统 3.3.1算法实现 3.3.2调用系统函数实现 3.4正态贝叶斯分类器 3.5贝叶斯网络 3.6本章小结 3.7习题 第4章k近邻算法与非参数估计 4.1k近邻算法的原理 4.2k近邻算法的应用——鸢尾花的分类 4.3非参数估计 4.3.1参数估计与非参数估计 4.3.2非参数估计方法 4.3.3非参数估计的一般推导 4.4非参数估计算法的实现 4.4.1利用直方图估计概率密度、分类 4.4.2利用Parzen矩形窗估计概率密度、分类 4.4.3利用Parzen正态核估计概率密度、分类 4.5本章小结 4.6习题 第5章聚类 5.1聚类算法简介 5.1.1聚类算法的分类 5.1.2距离度量的方法 5.2Kmeans聚类 5.2.1Kmeans聚类算法的思想 5.2.2通过调用库函数实现聚类 5.3基于密度的聚类——DBSCAN聚类 5.3.1DBSCAN算法的原理及相关概念 5.3.2DBSCAN聚类算法 5.4基于层次的聚类——AGNES聚类 5.4.1AGNES聚类算法的思想 5.4.2AGNES算法的实现 5.5高斯混合聚类 5.5.1概率密度函数 5.5.2高斯混合聚类算法的推导过程 5.5.3高斯混合聚类算法思想 5.5.4高斯混合聚类应用举例 5.6各种聚类算法的比较 5.7本章小结 5.8习题
第6章回归分析 6.1回归分析概述 6.2线性回归 6.2.1单变量线性回归 6.2.2多变量回归分析 6.2.3多项式回归分析 6.3逻辑回归 6.3.1sigmoid函数与逻辑回归模型 6.3.2梯度下降与推导过程 6.3.3参数学习向量化 6.3.4逻辑回归的Python实现——乳腺良性与恶性肿瘤的预测 6.4本章小结 6.5习题 第7章决策树 7.1决策树构造的基本原理 7.2决策树构造的过程 7.3决策树学习算法的思想及实现 7.4决策树算法实现——泰坦尼克号幸存者预测 7.5本章小结 7.6习题 第8章支持向量机 8.1SVM简介 8.1.1线性可分与感知机 8.1.2间隔*大化及线性SVM 8.2线性SVM算法的实现 8.3非线性SVM与核函数 8.3.1线性不可分 8.3.2对偶问题与核函数 8.3.3非线性SVM算法的实现 8.4SVM回归 8.5SVM算法的实现——鸢尾花的分类 8.5.1sklearn中的SVC参数介绍 8.5.2使用SVC对鸢尾花数据进行分类 8.6本章小结 8.7习题
第9章降维分析 9.1PCA 9.1.1PCA算法的思想 9.1.2PCA算法的推导过程 9.1.3PCA算法的实现 9.2奇异值分解 9.2.1特征值分解 9.2.2SVD定义及性质 9.2.3PCA与SVD 9.2.4SVD算法的实现及应用 9.3本章小结 9.4习题 第10章人工神经网络 10.1感知机 10.2神经网络模型 10.3BP神经网络算法的思想及实现 10.3.1BP神经算法模型参数的学习过程 10.3.2BP神经网络算法的实现 10.4BP神经网络算法的实现——鸢尾花分类 10.5本章小结 10.6习题 第11章深度学习入门 11.1深度学习概述 11.1.1什么是深度学习 11.1.2为什么要进行深度学习 11.1.3深度学习与机器学习的区别 11.2卷积神经网络 11.2.1CNN模型结构 11.2.2卷积 11.2.3池化 11.2.4构建CNN网络模型 11.3循环神经网络 11.3.1循环神经网络的基本结构 11.3.2LSTM网络 11.3.3简单的RNN与LSTM算法实现 11.4本章小结 11.5习题
第12章推荐算法 12.1推荐系统简介 12.1.1信息检索与推荐系统 12.1.2推荐系统的发展历史 12.1.3推荐系统的原理与分类 12.1.4推荐系统的评估方法 12.2基于*近邻的协同过滤推荐算法 12.2.1基于近邻用户的协同过滤推荐 12.2.2基于近邻项目的协同过滤推荐 12.2.3算法实现 12.3基于隐语义分析的推荐模型 12.4基于标签的推荐算法 12.5本章小结 12.6习题 第13章综合案例分析： 基于协同过滤的推荐系统 13.1数据探索与分析 13.2基于项目的协同过滤电影推荐系统 13.3本章小结 13.4习题 第14章综合案例分析： 零售商品销售额分析与预测 14.1问题描述与分析 14.2数据探索与预处理 14.2.1数据探索 14.2.2属性特征的数值化 14.2.3缺失值处理 14.3特征选择 14.4建立回归模型 14.4.1线性回归模型 14.4.2岭回归模型 14.4.3Lasso回归模型 14.4.4多项式回归模型 14.4.5随机森林回归模型 14.5超参数选择 14.6本章小结 14.7习题
第15章综合案例分析： 手写数字识别 15.1图像的存储表示 15.2数据预处理 15.2.1将图像转换为文本 15.2.2将矩阵转换为向量 15.3基于kNN的手写数字识别 15.3.1划分训练集和测试集 15.3.2kNN分类模型 15.3.3kNN分类模型评估 15.4基于神经网络的手写数字识别 15.4.1定义神经网络模型 15.4.2主函数 15.5本章小结 15.6习题 第16章综合案例分析： 基于深度学习的中文邮件分类 16.1文本预处理 16.1.1中文分词 16.1.2文本向量化 16.2中文邮件分类算法及实现 16.3本章小结 16.4习题 参考文献
目录 第3章朴素贝叶斯分类器 3.1贝叶斯分类器的理论基础 3.1.1贝叶斯定理的相关概念 3.1.2贝叶斯决策理论 3.1.3极大似然估计 3.2朴素贝叶斯分类器的原理与设计 3.2.1了解数据集 3.2.2手工设计贝叶斯分类器 3.2.3贝叶斯分类器的Python实现 3.2.4平滑方法 3.3朴素贝叶斯分类算法的实现——鲈鱼和三文鱼的分类系统 3.3.1算法实现 3.3.2调用系统函数实现 3.4正态贝叶斯分类器 3.5贝叶斯网络 3.6本章小结 3.7习题 第4章k近邻算法与非参数估计 4.1k近邻算法的原理 4.2k近邻算法的应用——鸢尾花的分类 4.3非参数估计 4.3.1参数估计与非参数估计 4.3.2非参数估计方法 4.3.3非参数估计的一般推导 4.4非参数估计算法的实现 4.4.1利用直方图估计概率密度、分类 4.4.2利用Parzen矩形窗估计概率密度、分类 4.4.3利用Parzen正态核估计概率密度、分类 4.5本章小结 4.6习题 第5章聚类 5.1聚类算法简介 5.1.1聚类算法的分类 5.1.2距离度量的方法 5.2Kmeans聚类 5.2.1Kmeans聚类算法的思想 5.2.2通过调用库函数实现聚类 5.3基于密度的聚类——DBSCAN聚类 5.3.1DBSCAN算法的原理及相关概念 5.3.2DBSCAN聚类算法 5.4基于层次的聚类——AGNES聚类 5.4.1AGNES聚类算法的思想 5.4.2AGNES算法的实现 5.5高斯混合聚类 5.5.1概率密度函数 5.5.2高斯混合聚类算法的推导过程 5.5.3高斯混合聚类算法思想 5.5.4高斯混合聚类应用举例 5.6各种聚类算法的比较 5.7本章小结 5.8习题
第6章回归分析 6.1回归分析概述 6.2线性回归 6.2.1单变量线性回归 6.2.2多变量回归分析 6.2.3多项式回归分析 6.3逻辑回归 6.3.1sigmoid函数与逻辑回归模型 6.3.2梯度下降与推导过程 6.3.3参数学习向量化 6.3.4逻辑回归的Python实现——乳腺良性与恶性肿瘤的预测 6.4本章小结 6.5习题 第7章决策树 7.1决策树构造的基本原理 7.2决策树构造的过程 7.3决策树学习算法的思想及实现 7.4决策树算法实现——泰坦尼克号幸存者预测 7.5本章小结 7.6习题 第8章支持向量机 8.1SVM简介 8.1.1线性可分与感知机 8.1.2间隔*大化及线性SVM 8.2线性SVM算法的实现 8.3非线性SVM与核函数 8.3.1线性不可分 8.3.2对偶问题与核函数 8.3.3非线性SVM算法的实现 8.4SVM回归 8.5SVM算法的实现——鸢尾花的分类 8.5.1sklearn中的SVC参数介绍 8.5.2使用SVC对鸢尾花数据进行分类 8.6本章小结 8.7习题
第9章降维分析 9.1PCA 9.1.1PCA算法的思想 9.1.2PCA算法的推导过程 9.1.3PCA算法的实现 9.2奇异值分解 9.2.1特征值分解 9.2.2SVD定义及性质 9.2.3PCA与SVD 9.2.4SVD算法的实现及应用 9.3本章小结 9.4习题 第10章人工神经网络 10.1感知机 10.2神经网络模型 10.3BP神经网络算法的思想及实现 10.3.1BP神经算法模型参数的学习过程 10.3.2BP神经网络算法的实现 10.4BP神经网络算法的实现——鸢尾花分类 10.5本章小结 10.6习题 第11章深度学习入门 11.1深度学习概述 11.1.1什么是深度学习 11.1.2为什么要进行深度学习 11.1.3深度学习与机器学习的区别 11.2卷积神经网络 11.2.1CNN模型结构 11.2.2卷积 11.2.3池化 11.2.4构建CNN网络模型 11.3循环神经网络 11.3.1循环神经网络的基本结构 11.3.2LSTM网络 11.3.3简单的RNN与LSTM算法实现 11.4本章小结 11.5习题
第12章推荐算法 12.1推荐系统简介 12.1.1信息检索与推荐系统 12.1.2推荐系统的发展历史 12.1.3推荐系统的原理与分类 12.1.4推荐系统的评估方法 12.2基于*近邻的协同过滤推荐算法 12.2.1基于近邻用户的协同过滤推荐 12.2.2基于近邻项目的协同过滤推荐 12.2.3算法实现 12.3基于隐语义分析的推荐模型 12.4基于标签的推荐算法 12.5本章小结 12.6习题 第13章综合案例分析： 基于协同过滤的推荐系统 13.1数据探索与分析 13.2基于项目的协同过滤电影推荐系统 13.3本章小结 13.4习题 第14章综合案例分析： 零售商品销售额分析与预测 14.1问题描述与分析 14.2数据探索与预处理 14.2.1数据探索 14.2.2属性特征的数值化 14.2.3缺失值处理 14.3特征选择 14.4建立回归模型 14.4.1线性回归模型 14.4.2岭回归模型 14.4.3Lasso回归模型 14.4.4多项式回归模型 14.4.5随机森林回归模型 14.5超参数选择 14.6本章小结 14.7习题
第15章综合案例分析： 手写数字识别 15.1图像的存储表示 15.2数据预处理 15.2.1将图像转换为文本 15.2.2将矩阵转换为向量 15.3基于kNN的手写数字识别 15.3.1划分训练集和测试集 15.3.2kNN分类模型 15.3.3kNN分类模型评估 15.4基于神经网络的手写数字识别 15.4.1定义神经网络模型 15.4.2主函数 15.5本章小结 15.6习题 第16章综合案例分析： 基于深度学习的中文邮件分类 16.1文本预处理 16.1.1中文分词 16.1.2文本向量化 16.2中文邮件分类算法及实现 16.3本章小结 16.4习题 参考文献
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