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『簡體書』Python机器学习：原理与实践（数据科学与大数据技术丛书）

書城自編碼： 3595099
分類：簡體書→大陸圖書→教材→研究生/本科/专科教材
作者： 薛薇
國際書號(ISBN)： 9787300287317
出版社： 中国人民大学出版社
出版日期： 2021-01-01

頁數/字數： /
書度/開本： 32开 釘裝： 平装

售價：HK$ 86.3

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內容簡介：
本书引领读者进入Python机器学习领域。理论上突出机器学习原理讲解的可读性并兼具知识深度和广度，实践上强调机器学习的可操作性并兼具应用广泛性。本书不仅对原理进行了深入透彻的理论讲解，而且通过Python编程给出了原理的直观解释以及可操作实现的应用案例。本书适合作为高等院校相关专业的机器学习教学用书，也可作为Python机器学习研究应用人员的参考用书。
關於作者：
薛薇，中国人民大学统计学院副教授，中国人民大学应用统计科学研究中心研究员。所撰写著作曾获十二五普通高等教育本科国家级规划教材、北京市高等教育精品教材。主要开设课程包括机器学习，统计分析软件等。研究方向为机器学习与深度学习算法及应用研究。
目錄：
第1章 机器学习与Python 概述
1.1 机器学习与人工智能1.1.1 符号主义人工智能
1.1.2 基于机器学习的人工智能
1.2 机器学习能做什么
1.2.1 机器学习的学习对象： 数据集
1.2.2 机器学习的任务
1.3 Python 实践课： 初识Python
1.3.1 实践一： Python 和Anaconda
1.3.2 实践二： Python 第三方包的引用
1.3.3 实践三： 学习Python 的NumPy 包
1.3.4 实践四： 学习Python 的Pandas 包
1.3.5 实践五： 学习Python 的Matplotlib 包
1.3.6 实践六： 了解Python 的Scikit-learn 包
附录
第2章数据预测中的相关问题
2.1 数据预测与预测建模
2.1.1 预测模型
2.1.2 预测模型的几何理解
2.1.3 预测模型参数估计的基本策略
2.2 预测模型的评价
2.2.1 模型误差的评价指标
2.2.2 模型的图形化评价工具
2.2.3 泛化误差的估计方法
2.2.4 数据集的划分策略
2.3 预测模型的选择问题
2.3.1 几个重要观点
2.3.2 模型过拟合
2.3.3 预测模型的偏差和方差
2.4 Python 实践课： 加深理论理解，探索应用实践
2.4.1 实践一： 预测模型中的一般线性回归模型和Logistic 回归模型
2.4.2 实践二： 预测模型的评价指标和图形化评价工具
2.4.3 实践三： 不同复杂度模型下的训练误差和测试误差
2.4.4 实践四： 数据集划分以及测试误差估计
2.4.5 实践五： 模型的过拟合以及偏差和方差
附录
第3章 数据预测建模： 贝叶斯分类器
3.1 贝叶斯概率和贝叶斯法则
3.1.1 贝叶斯概率
3.1.2 贝叶斯法则
3.2 贝叶斯和朴素贝叶斯分类器
3.2.1 贝叶斯和朴素贝叶斯分类器的一般内容
3.2.2 贝叶斯分类器的先验分布
3.3 贝叶斯分类器的分类边界
3.4 Python 实践课： 加深理论理解，探索应用实践
3.4.1 实践一： 探索不同参数下的贝塔分布特点
3.4.2 实践二： 绘制贝叶斯分类器的分类边界
3.4.3 实践三： 二分类的空气污染预测
3.4.4 实践四： 多分类的文本分类预测
附录
第4章 数据预测建模： 近邻分析
4.1 近邻分析： K-近邻法
4.1.1 距离： K-近邻法的近邻度量
4.1.2 参数K： 1-近邻法还是K-近邻法
4.2 基于观测相似性的加权K-近邻法
4.2.1 加权K-近邻法的权重
4.2.2 加权K-近邻法的预测
4.2.3 加权K-近邻法的分类边界
4.3 K-近邻法的适用性
4.4 Python 实践课： 加深理论理解，探索应用实践
4.4.1 实践一： K-近邻法不同参数K下的分类边界
4.4.2 实践二： 探讨加权K-近邻法中不同核函数的特点
4.4.3 实践三： 加权K{近邻法不同参数和加权策略下的分类边界
4.4.4 实践三： 空气质量等级预测中的最优参数K
4.4.5 K-近邻法的回归预测问题
附录
第5章 数据预测建模： 决策树
5.1 决策树的核心问题
5.1.1 什么是决策树
5.1.2 分类树的分类边界
5.1.3 回归树的回归平面
5.1.4 决策树的生长和剪枝
5.2 分类回归树的生长
5.2.1 分类树中的异质性度量
5.2.2 回归树中的异质性度量
5.3 分类回归树的剪枝
5.3.1 代价复杂度和最小代价复杂度
5.3.2 分类回归树的剪枝过程
5.4 Python 实践课： 加深理论理解，探索应用实践
5.4.1 实践一： 回归树的回归面
5.4.2 实践二： 不同树深度下分类树的分类边界
5.4.3 实践三： 分类树中的基尼系数和熵
5.4.4 实践四： 空气质量等级的分类预测
5.4.5 实践五： 回归树和过拟合
附录
第6章 数据预测建模： 集成学习
6.1 集成学习的一般问题
6.1.1 集成学习： 解决高方差问题
6.1.2 集成学习： 从弱模型到强模型
6.2 基于重抽样自举法的集成学习
6.

 

 

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