数据分析与机器学习算法

前 言
二维码索引
项目1　KNN算法及应用1
任务1　推荐车型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　利用朴素贝叶斯推荐商品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