跟我一起學機器學習(簡體書)
商品資訊
系列名:計算機技術開發與應用叢書
ISBN13:9787302592846
出版社:清華大學出版社(大陸)
作者:王成; 黃曉輝
出版日:2022/08/06
裝訂/頁數:平裝/227頁
規格:24cm*17cm (高/寬)
版次:一版
商品簡介
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商品簡介
本書系統地闡述機器學習中常見的幾類模型,包括模型的思想、原理及實現細節等。同時,本書還結合了當前熱門的機器學習框架Sklearn,對書中所涉及的模型進行用法上詳細講解。
全書共10章,第1章介紹機器學習開發環境的配置;第2章講解線性回歸模型的基本原理、回歸模型中常見的幾種評價指標,以及用於有監督模型訓練的梯度下降算法;第3章介紹邏輯回歸模型的基本原理和分類模型中常見的幾種評價指標;第4章介紹模型的改善與泛化,包括特徵標準化、如何避免過擬合及如何進行模型選擇等;第5章講解K最近鄰分類算法的基本原理及kd樹的構造與搜索;第6章介紹樸素貝葉斯算法的基本原理;第7章介紹幾種常見的文本特徵提取方法,包括詞袋模型和TF-IDF等;第8章講解決策樹的基本原理,包括幾種經典的決策樹生成算法和集成模型;第9章介紹支持向量機的基本原理與求解過程;第10章介紹幾種經典的聚類算法及相應的評價指標計算方法。
本書包含大量的代碼示例及實際案例介紹,不僅可以作為計算機相關專業學生入門機器學習的讀物,同時也適用於非計算機專業及培訓機構的參考學習書籍。
全書共10章,第1章介紹機器學習開發環境的配置;第2章講解線性回歸模型的基本原理、回歸模型中常見的幾種評價指標,以及用於有監督模型訓練的梯度下降算法;第3章介紹邏輯回歸模型的基本原理和分類模型中常見的幾種評價指標;第4章介紹模型的改善與泛化,包括特徵標準化、如何避免過擬合及如何進行模型選擇等;第5章講解K最近鄰分類算法的基本原理及kd樹的構造與搜索;第6章介紹樸素貝葉斯算法的基本原理;第7章介紹幾種常見的文本特徵提取方法,包括詞袋模型和TF-IDF等;第8章講解決策樹的基本原理,包括幾種經典的決策樹生成算法和集成模型;第9章介紹支持向量機的基本原理與求解過程;第10章介紹幾種經典的聚類算法及相應的評價指標計算方法。
本書包含大量的代碼示例及實際案例介紹,不僅可以作為計算機相關專業學生入門機器學習的讀物,同時也適用於非計算機專業及培訓機構的參考學習書籍。
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