数据分析与机器学习算法

数据分析与机器学习算法
作 者: 韩伟
出版社: 机械工业出版社
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暂缺《数据分析与机器学习算法》作者简介

内容简介

本书从数据分析与机器学习算法入手,系统地介绍了机器学习各类算法的原理方法和实际应用。本书的主要内容包括:KNN算法、朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、线性回归、K-means算法、人工神经网络、卷积网络深度学习以及基于Python数据分析进行职业规划。本书作为大数据技术与人工智能领域的入门教材,在内容上涵盖了机器学习经典算法的基础知识和应用实例,采用Python作为编程语言,强调基本算法的应用理解,内容由浅入深。各部分内容均配有相应的任务,注重实践应用,便于读者学习和掌握。本书可作为各类职业院校大数据技术、云计算技术应用、人工智能技术应用等相关专业的教学用书,也可作为相关专业领域工程技术人员的参考用书。本书配有电子课件、源代码、微课视频(扫描二维码观看)等课程资源,选用本书作为授课教材的教师可以登录机械工业出版社教育服务网(www.cmpedu.com)注册后免费下载,也可联系编辑(010-88379807)咨询。

图书目录

前 言二维码索引项目1

KNN算法及应用1任务1

车型15任务2

鸢尾花分类17项目小结.20拓展练习20项目2

朴素贝叶斯应用23任务1

利用朴素贝叶斯 商品29任务2

改进算法33任务3

评价算法35任务4

编程实现朴素贝叶斯37项目小结39拓展练习39项目3

决策树应用41任务1

开发人工智能的信用卡审批系统47任务2

处理数据的瑕疵以及特征工程50任务3

编程完成决策树项目应用52项目小结53拓展练习53项目4

支持向量机应用55任务1

预测学生成绩63任务2

用核函数处理非线性可分的数据65任务3

可视化数据67项目小结81拓展练习81项目5

线性回归应用83任务1

预测连锁店消暑饮料的销售量86任务2

可视化拟合结果和趋势89任务3

度量线性回归模型可用性.91任务4

用线性回归模型预测房屋价格92项目小结96拓展练习96项目6

K-means算法及应用.97任务1

利用K-means算法进行樱花耐寒性聚类104任务2

数据降维107任务3

用K-means划分球队梯队110项目小结113拓展练习113项目7

人工神经网络应用115任务1

用Tensorflow实现手势识别144任务2

用pytorch实现手写数字识别153任务3

利用神经网络辨认鱼的种类157任务4

用梯度下降算法求解 参数.162项目小结164拓展练习165项目8

卷积网络深度学习167任务1

构造特征辨认图像174任务2

用卷积网络识别手写数字179项目小结182拓展练习182项目9

基于Python数据分析进行职业规划183任务1

爬取数据187任务2

清洗和整理数据189任务3

分析数据、输出报表192任务4

生成词云图196项目小结200拓展练习200参考文献201