- ISBN:9787302662082
- 装帧:平装-胶订
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:16开
- 页数:188
- 出版时间:2024-07-01
- 条形码:9787302662082 ; 978-7-302-66208-2
本书特色
遵循“从浅到深,理论到实践;以案例为主,理论为辅”的编写原则,在机器学习主流算法的理论框架基础上,使学习者快速掌握主流算法的理论框架,通过相应案例讲解,培养学习者解决实际问题的能力。每章内容配有相应的教案、课件和题库,以及重要章节或知识点的讲解视频。
本书侧重案例讲解,内容新颖,深入浅出,图文并茂,语言通俗易懂,注重理论联系实际。在编写形式上,引入丰富的案例,注重理论与实践的结合,通过各章节配有的相应算法案例,使读者更加快速、深入地理解和掌握机器学习主要算法,提高其运用机器学习主要算法解决实际问题的能力。
内容简介
本书以案例为载体,介绍了目前机器学习的部分主流算法及其应用,简要概括部分主流算法的基本原理,详细说明应用算法过程中需要注意的问题,通过实际案例的解析使学生更好地掌握主流算法。全书共四部分。**部分(第1章)为理论基础,着重介绍机器学习的发展及主流应用,还详细介绍了本书中全部案例运行环境的搭建方法。第二部分(第2~7章)为监督学习模型,着重介绍了贝叶斯分类器、线性模型、决策结、K近邻、支持向量机和随机森林的基本原理。第三部分(第8、9章)为无监督学习模型,详细介绍了数据降维和K均值聚类。第四部分(第10~12章)为神经网络与深度学习,介绍了几类目前流行的神经网络和深度学习网络。全书提供了大量应用案例,每章后均附有习题。本书适合作为各类高等院校计算机、人工智能专业的教材,也适合作为相关专业研究生的入门教材,还可供人工智能和数据挖掘方向的开发人员、广大科技工作者和研究人员参考。
目录
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