机器学习技术任务驱动式教程

定　　价：52 元

• 作者：艾旭升，何福男主编
• 出版时间：2024/9/1
• ISBN：9787121490873
• 出 版 社：电子工业出版社

• 中图法分类：TP181 
• 页码：223页
• 版次：1
• 开本：26cm

内容简介

本教材内容包括机器学习概述、机器学习开发环境安装及使用，以及8个预测任务(涵盖监督学习、无监督学习、集成学习、深度学习等知识点)。在内容的选取上，本教材突出数据的多样性、方法的代表性和继承性，通过丰富的机器学习任务深入浅出地介绍机器学习技术在现实生活中的应用和实践。本教材共有10章，第1-2章是实施机器学习任务前的概念介绍和环境准备，第3-8章结合案例介绍K-最近邻、线性回归和逻辑回归、决策树、贝叶斯模型、支持向量机、K-平均值等机器学习算法及模型，第9、10章分别介绍了结合多分类器的集成学习方法和源自神经网络模型的深度学习算法。从第3章开始，每章至少包含3个案例，涵盖数据清洗、数据转换、模型训练、模型评估、结果可视化等大数据和人工智能技术。本教材提供丰富多样的机器学习任务，借鉴企业项目开发的工作流程，采用JupyterLab融合注释、代码和运行结果，图文并茂地介绍机器学习任务的编码过程。在编码过程中，涉及机器学习概念、公式及注意事项的详细讲解。本教材适用于高职高专院校大数据和人工智能专业开展任务驱动式教学，也可作为机器学习初学者的启蒙资料。