机器学习案例驱动教程(人工智能技术应用核心课程系列教材十三五

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作者: 张霞著
出版社: 电子工业出版社
ISBN: 9787121411038
出版时间: 2021-06
版次: 1

装帧: 平装
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 260页

作者: 张霞著
出版社: 电子工业出版社
ISBN: 9787121411038

出版时间: 2021-06
版次: 1
装帧: 平装

开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 260页

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基本信息
书名:机器学习案例驱动教程(人工智能技术应用核心课程系列教材十三五江苏省高等学校重点教材)
定价：49元
作者:张霞著
出版社：电子工业出版社
出版日期：2021-06-01
ISBN：9787121411038
字数：
页码：260
版次：
装帧：平装
开本：16开
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内容提要

目录
绪论t10．1 机器学习综述t10．1．1 机器学习的含义t10．1．2 机器学习的应用场景t10．1．3 机器学习类型t30．1．4 相关术语t50．1．5 人工智能、机器学习与深度学习t60．2 开发环境搭建t80．2．1 Windows系统环境t80．2．2 Ubuntu系统环境t170．3 Python编程基础t170．3．1 Python简介t170．3．2 Python基本语法t180．3．3 Python数据类型t190．3．4 Python常用语句t280．3．5 Python函数（模块）设计t330．3．6 Python编程库（包）的导入t38案例1 泰坦尼克号数据分析与预处理t391．1 案例描述及实现t391．2 案例详解及示例t431．3 支撑技术t451．3．1 Numpyt451．3．2 Matplotlibt521．3．3 Pandast611．3．4 Scikit-learnt64案例2 良/恶性乳腺癌肿瘤预测t662．1 案例描述及实现t662．2 案例详解及示例t692．2．1 数据预处理t692．2．2 linear_modelt712．2．3 KNeiorsClassifiert742．2．4 SVMt762．2．5 naive_bayest802．2．6 DecisionTreeClassifiert822．2．7 ensemblet852．2．8 classification_reportt872．3 支撑知识t882．3．1 分类任务简介t882．3．2 线性模型t882．3．3 K近邻分类t902．3．4 支持向量机t912．3．5 朴素贝叶斯t932．3．6 决策树t952．3．7 集成模型t962．3．8 神经网络t97案例3 波士顿房价预测t983．1 案例描述及实现t983．2 案例详解及示例t1023．2．1 数据预处理t1023．2．2 linear_modelt1043．2．3 KNeiorsRegressort1083．2．4 SVRt1103．2．5 DecisionTreeRegressort1113．2．6 ensemblet1133．3 支撑知识t1193．3．1 回归任务简介t1193．3．2 线性回归t1203．3．3 K近邻回归t1213．3．4 支持向量机回归t1223．3．5 决策树回归t1223．3．6 集成模型回归t124案例4 手写体数字聚类t1254．1　案例描述及实现t1254．1．1　案例简介t1254．1．2　数据介绍t1254．1．3　案例实现t1264．2　案例详解及示例t1294．2．1　load_digitst1294．2．2　AgglomerativeClusteringt1304．2．3 KMeanst1314．2．4 MeanShiftt1334．2．5 DBSCANt1344．2．6 AffinityPropagationt1364．2．7 v_measure_scoret1374．3 支撑知识t1404．3．1 聚类任务简介t1404．3．2 层次聚类t1404．3．3 K均值聚类t1414．3．4　均值漂移聚类t1434．3．5　密度聚类t1434．3．6　近邻传播聚类t144案例5 人脸特征降维t1455．1 案例描述t1455．1．1 案例简介t1455．1．2 数据介绍t1455．1．3 案例实现t1455．2 案例详解及示例t1485．2．1 fetch_olivetti_facest1485．2．2 PCAt1495．2．3 NMFt1555．2．4　FastICAt1565．2．5　FactorAnalysist1575．3　支撑知识及示例t1585．3．1　特征降维简介t1585．3．2　主成分分析t1585．3．3　非负矩阵分解t1595．3．4　独立成分分析t1605．3．5　因子分析t161案例6 在线旅行社酒店价格异常检测t1626．1　案例描述t1626．1．1　案例简介t1626．1．2 数据介绍t1626．1．3　案例实现t1636．2 案例详解及示例t1686．2．1 导入数据t1686．2．2 基于聚类的异常检测t1686．2．3 基于孤立森林的异常检测t1696．2．4 基于支持向量机的异常检测t1726．2．5 基于高斯分布的异常检测t1736．3 支撑知识t1776．3．1 异常检测简介t1776．3．2 基于聚类的异常检测t1776．3．3 基于孤立森林的异常检测t1776．3．4 基于支持向量机的异常检测t1796．3．5 基于高斯分布的异常检测t179附录A　VirtualBox虚拟机软件与Linux的安装和配置t180附录B　Linux（Ubuntu 14．4）的基本命令与使用t203附录C　GitHub代码托管平台t208附录D　Docker技术与应用t212附录E　人工智能的数学基础与工具t214附录F　公开数据集介绍与下载t225附录G　人工智能的网络学习资源t230附录H　人工智能的技术图谱t233附录I　人工智能技术应用就业岗位与技能需求t237附录J　Sklearn常用模块和函数t242参考文献t248
作者介绍
张霞，南京航空航天大学博士，现任南京信息职业技术学院人工智能学院人工智能技术服务教研室主任，2019年江苏省高校青蓝工程青年骨培养对象，江苏省人工智能学会人工智能教育专业委员会委员，主要研究人工智能技术服务及信息职业教育。发表SCI论文2篇，EI论文1篇，中文核心论文2篇，主持中国电子教育学会课题1项获一等奖，主持横向课题2项，主持校社科课题1项，参与横向课题3项，参与国家骨干院校重点建设专业等。
序言
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