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  • 机器学习基础(新技术技能人才培养系列教程)/人工智能开发工程师系列 肖睿 段小手 刘世军 万文兵 王刚 赵璐华 著
  • 新华书店正版
    • 作者: 肖睿 段小手 刘世军 万文兵 王刚 赵璐华著
    • 出版社: 人民邮电出版社
    • 出版时间:2021-07-01 00:00:00
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         https://product.suning.com/0070067633/11555288247.html

     

    商品参数
    • 作者: 肖睿 段小手 刘世军 万文兵 王刚 赵璐华著
    • 出版社:人民邮电出版社
    • 出版时间:2021-07-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2021-07-01
    • 字数:323000
    • 页数:240
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787115562814
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:人民邮电出版社

    机器学习基础(新技术技能人才培养系列教程)/人工智能开发工程师系列

    作  者:肖睿 段小手 刘世军 万文兵 王刚 赵璐华 著
    定  价:59.8
    出 版 社:人民邮电出版社
    出版日期:2021年07月01日
    页  数:240
    装  帧:平装
    ISBN:9787115562814
    主编推荐

    1.以操作实践为学习的切入点,而不是直接切入理论讲解。 2.以任务为驱动,贯穿知识内容。 3.充分考虑学习者的认知曲线,由浅入深,边讲边练边切入理论知识。 4.通过项目实训训练技能的综合使用能力。

    内容简介

    近年来人工智能技术蓬勃发展,人工智能正在改变我们的生活。为了让读者在不需要掌握太多数学和计算机科学知识的情况下,能够快速上手,使用Python语言实现常用的机器学习算法,并解决一些实际的问题,我们策划并出版本书。 本书共14章,内容涵盖基本的机器学习概念和环境搭建,目前各个领域中的热门算法,以及数据预处理、模型评估和文本数据分析等。希望本书可以让读者轻松入门,在动手实践的过程中找到乐趣。 本书可以作为各大院校人工智能相关专业的教材,也可以作为培训机构的教材,还适合人工智能技术爱好者自学使用。

    作者简介

    肖睿,课工场创始人,北京大学教育学博士,北京大学软件学院特约讲师,北京大学学习科学实验室特约顾问。作为北大青鸟 Aptech 的联合创始人,历任学术总监、研究院院长、公司副总裁等核心岗位,拥有20多年的IT职业教育产品管理和企业管理经验。于2015年创办课工场,兼任总经理,旨在为大学生提供更可靠的 IT 就业教育及服务。

    精彩内容

    目录
    章 机器学习概述
    技能目标
    本章任务
    任务1.1:了解机器学习的基本概念
    1.1.1 什么是机器学习
    1.1.2 机器学习的起源与发展
    任务1.2:了解机器学习的应用场景
    1.2.1 机器学习技术在日常生活中的应用
    1.2.2 机器学习技术在不同行业中的应用
    任务1.3:了解机器学习的学习路径
    1.3.1 学习机器学习的先决条件
    1.3.2 开启你的“海绵模式”
    1.3.3 开始动手实践
    任务1.4:掌握机器学习的先导知识概念
    本章小结
    本章习题
    第2章 机器学习工具安装与使用
    技能目标
    本章任务
    任务2.1:Anaconda的安装与使用
    2.1.1 下载安装Anaconda
    2.1.2 JupyterNotebook的使用
    任务2.2:pandas和可视化工具的基本使用
    2.2.1 pandas的基本使用
    2.2.2 数据可视化工具的基本使用
    任务2.3:掌握scikit-learn的基本操作
    2.3.1 使用scikit-learn加载并检查数据
    2.3.2 使用scikit-learn训练模型并评估
    2.3.3 保存和载入训练好的模型文件
    本章小结
    本章习题
    第3章 线性模型
    技能目标
    本章任务
    任务3.1:掌握线性模型的基本概念和线性回归的使用
    3.1.1 线性模型的基本概念
    3.1.2 线性回归模型的使用
    任务3.2:掌握岭回归的原理及使用
    3.2.1 岭回归的原理
    3.2.2 岭回归的使用
    任务3.3:掌握套索回归的原理及使用
    3.3.1 套索回归的原理
    3.3.2 套索回归的参数调节
    任务3.4:了解逻辑回归与线性支持向量机
    3.4.1 逻辑回归与线性支持向量机简介
    3.4.2 训练逻辑回归模型并预测
    3.4.3 训练线性支持向量机模型并预测
    本章小结
    本章习题
    第4章 决策树和随机森林
    技能目标
    本章任务
    任务4.1 初步掌握决策树算法
    4.1.1 什么是决策树算法
    4.1.2 决策树的基本使用方法
    4.1.3 决策树中的max_depth参数
    4.1.4 决策树的模型展现
    4.1.5 决策树的优势与不足
    任务4.2 初步掌握随机森林算法
    4.2.1 什么是随机森林算法
    4.2.2 随机森林算法中的参数解释
    4.2.3 随机森林与决策树模型的差异
    4.2.4 随机森林的优势与不足
    任务4.3 使用决策树与随

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