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机器学习技术及应用 徐宏英 等 编 专业科技 文轩网
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机器学习技术及应用
机器学习课程内容选择上,既要选择反映机器学习的基础知识和经典算法,又要重视近期非常活跃的深度学习和神经网络的内容。
机器学习是人工智能的一个方向。它是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、矩阵论、神经网络、计算机等多门学科。其目标是使用计算机模拟或实现人类学习活动,从现有大量的数据中学习,利用经验不断改善系统性能。机器学习步骤一般分为获取数据、数据预处理、建立模型、模型评估和预测。本书共6章。第1章节主要介绍机器学习的基本概念及其发展史、机器学习分类、常见机器学习算法及其特点;第2章搭建机器学习开发环境,主要包括anaconda\pycharm\python软件的安装及使用,以及常见机器学习库的介绍和安装使用方法;第3章介绍了监督学习的4个经典算法:线性回归、决策树、k近邻和支持向量机算法,其重点在算法的应用;第4章介绍了主成分分析降维算法、Kmeans聚类算法;第5章介绍人工神经网络基础,并通过房价预测和手写数字识别实例进行验证;第6章介绍强化学习的基本概念,有模型学习和无模型学习,最后null
徐宏英,女,工学硕士,重庆电子工程职业学院骨干教师,参研国家自然科学基金一项,参研省级重点科技攻关项...
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