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机器学习案例驱动教程

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本类榜单：计算机/网络
分类：计算机/网络 > 计算机教材
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图文详情
  • ISBN：9787121411038
  • 装帧：一般胶版纸
  • 册数：暂无
  • 重量：暂无
  • 开本：其他
  • 页数：260
  • 出版时间：2021-06-01
  • 条形码：9787121411038 ; 978-7-121-41103-8

本书特色

本书紧密结合初学者的学习习惯和认知规律，改进了传统的教学组织模式，在不涉及大量数学模型和复杂编程知识的前提下，引入了6个案例配对机器学习的6个任务，每个案例都遵循案例描述及实现→案例详解及示例→支撑技术/支撑知识的组织结构。案例实现给出了具体步骤和代码实现，让读者在学习相关理论之前就能够了解到机器学习的实战开发，调动读者学习的积极性；案例详解构建了开发和理论之间的桥梁，通过对一些开发示例的展示，引导读者进一步认识机器学习库的使用；支撑技术/支撑知识介绍了案例开发用到的基础原理和少量深层次知识点，引导读者后续系统地深入学习机器学习理论。 机器学习是人工智能的一个重要分支与核心研究内容，是目前实现人工智能的一条重要途径。机器学习的研究工作发展很快，其应用已遍及人工智能的各个领域，如数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、智能机器人等，也涌现出了很多机器学习库，帮助开发者搭建一个机器学习模型。本书以Python语言中专门针对机器学习应用而发展起来的Scikit-learn(0.22.2)库为基础，结合机器学习前辈们的经验，用6个真实数据的案例引入数据分析、分类、回归、聚类、特征降维和异常检测6个任务，帮助读者以*快的速度掌握机器学习开发的实战技能。

内容简介

本书在不涉及大量数学模型与复杂算法实现的前提下，从机器学习概述开始，由“泰坦尼克号数据分析与预处理”“良/恶性乳腺癌肿瘤预测”“波士顿房价预测”“手写体数字聚类”“人脸特征降维”“在线旅行社酒店价格异常检测”6个案例分别引入数据分析、分类、回归、聚类、特征降维和异常检测的应用开发实战技术及其少量理论，能够帮助读者以很快的速度掌握使用Scikit-learn库进行机器学习开发的实战技能。书末是学习机器学习时可能用到的附录。本书适合对机器学习感兴趣的初学者、需要快速入门机器学习的高职相关专业学生，以及期望快速进入机器学习任务的研发工程技术人员。

目录

绪论 1
0．1 机器学习综述 1
0．1．1 机器学习的含义 1
0．1．2 机器学习的应用场景 1
0．1．3 机器学习类型 3
0．1．4 相关术语 5
0．1．5 人工智能、机器学习与深度学习 6
0．2 开发环境搭建 8
0．2．1 Windows系统环境 8
0．2．2 Ubuntu系统环境 17
0．3 Python编程基础 17
0．3．1 Python简介 17
0．3．2 Python基本语法 18
0．3．3 Python数据类型 19
0．3．4 Python常用语句 28
0．3．5 Python函数（模块）设计 33
0．3．6 Python编程库（包）的导入 38
案例1 泰坦尼克号数据分析与预处理 39
1．1 案例描述及实现 39
1．2 案例详解及示例 43
1．3 支撑技术 45
1．3．1 Numpy 45
1．3．2 Matplotlib 52
1．3．3 Pandas 61
1．3．4 Scikit-learn 64

案例2 良/恶性乳腺癌肿瘤预测 66
2．1 案例描述及实现 66
2．2 案例详解及示例 69
2．2．1 数据预处理 69
2．2．2 linear_model 71
2．2．3 KNeighborsClassifier 74
2．2．4 SVM 76
2．2．5 naive_bayes 80
2．2．6 DecisionTreeClassifier 82
2．2．7 ensemble 85
2．2．8 classification_report 87
2．3 支撑知识 88
2．3．1 分类任务简介 88
2．3．2 线性模型 88
2．3．3 K近邻分类 90
2．3．4 支持向量机 91
2．3．5 朴素贝叶斯 93
2．3．6 决策树 95
2．3．7 集成模型 96
2．3．8 神经网络 97
案例3 波士顿房价预测 98
3．1 案例描述及实现 98
3．2 案例详解及示例 102
3．2．1 数据预处理 102
3．2．2 linear_model 104
3．2．3 KNeighborsRegressor 108
3．2．4 SVR 110
3．2．5 DecisionTreeRegressor 111
3．2．6 ensemble 113
3．3 支撑知识 119
3．3．1 回归任务简介 119
3．3．2 线性回归 120
3．3．3 K近邻回归 121
3．3．4 支持向量机回归 122
3．3．5 决策树回归 122
3．3．6 集成模型回归 124

案例4 手写体数字聚类 125
4．1　案例描述及实现 125
4．1．1　案例简介 125
4．1．2　数据介绍 125
4．1．3　案例实现 126
4．2　案例详解及示例 129
4．2．1　load_digits 129
4．2．2　AgglomerativeClustering 130
4．2．3 KMeans 131
4．2．4 MeanShift 133
4．2．5 DBSCAN 134
4．2．6 AffinityPropagation 136
4．2．7 v_measure_score 137
4．3 支撑知识 140
4．3．1 聚类任务简介 140
4．3．2 层次聚类 140
4．3．3 K均值聚类 141
4．3．4　均值漂移聚类 143
4．3．5　密度聚类 143
4．3．6　近邻传播聚类 144
案例5 人脸特征降维 145
5．1 案例描述 145
5．1．1 案例简介 145
5．1．2 数据介绍 145
5．1．3 案例实现 145
5．2 案例详解及示例 148
5．2．1 fetch_olivetti_faces 148
5．2．2 PCA 149
5．2．3 NMF 155
5．2．4　FastICA 156
5．2．5　FactorAnalysis 157
5．3　支撑知识及示例 158
5．3．1　特征降维简介 158
5．3．2　主成分分析 158
5．3．3　非负矩阵分解 159
5．3．4　独立成分分析 160
5．3．5　因子分析 161
案例6 在线旅行社酒店价格异常检测 162
6．1　案例描述 162
6．1．1　案例简介 162
6．1．2 数据介绍 162
6．1．3　案例实现 163
6．2 案例详解及示例 168
6．2．1 导入数据 168
6．2．2 基于聚类的异常检测 168
6．2．3 基于孤立森林的异常检测 169
6．2．4 基于支持向量机的异常检测 172
6．2．5 基于高斯分布的异常检测 173
6．3 支撑知识 177
6．3．1 异常检测简介 177
6．3．2 基于聚类的异常检测 177
6．3．3 基于孤立森林的异常检测 177
6．3．4 基于支持向量机的异常检测 179
6．3．5 基于高斯分布的异常检测 179
附录A　VirtualBox虚拟机软件与Linux的安装和配置 180
附录B　Linux（Ubuntu 14．4）的基本命令与使用 203
附录C　GitHub代码托管平台 208
附录D　Docker技术与应用 212
附录E　人工智能的数学基础与工具 214
附录F　公开数据集介绍与下载 225
附录G　人工智能的网络学习资源 230
附录H　人工智能的技术图谱 233
附录I　人工智能技术应用就业岗位与技能需求 237
附录J　Sklearn常用模块和函数 242
参考文献 248
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作者简介

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优秀青年骨干教师培养对象，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。

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