机器学习经典算法与案例实战（微课视频版） / 国家级实验教学示范中心联席会计算机学科组规划教材
￥49.80定价
作者： 袁建军
出版时间：2024-07
出版社：清华大学出版社
- 清华大学出版社
- 9787302662082
- 532288
- 16开
- 2024-07
- 286
- 计算机
- 本科 高职
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。第一部分（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。
全书共四部分。第一部分（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。
