機器學習入門與實戰——Python實踐套用

內容簡介

本書主要介紹經典的機器學習算法的原理和改進，以及Python的實例實現。本書的內容可以分成三部分：第一部分是機器學習概念篇（第1章），充分介紹機器學習的相關概念，並且對機器學習的各種算法進行分類，以便讀者對機器學習的知識框架有整體的了解，從而在後續的學習中更容易接受機器學習涉及的各類算法；第二部分是Python機器學習基礎篇（第2章和第3章），簡單介紹Python的基本使用方法、機器學習庫scikitlearn和人工智慧工具集OpenAI Gym；第三部分是機器學習算法與Python實踐篇（第4~19章），對監督學習、無/非監督學習、強化學習三大類常用算法逐一講解，包括機器學習算法的原理、算法的優缺點、算法的實例解釋以及Python的實踐套用。

本書適合對人工智慧、機器學習感興趣的讀者，希望用機器學習完成設計的計算機或電子信息專業的學生，準備開設機器學習、深度學習實踐課的授課老師，學習過C語言，且希望進一步提高編程水平的開發者，剛從事機器學習、語音、機器視覺、智慧型機器人研發的算法工程師閱讀。

圖書目錄

第一部分機器學習概念篇

第1章機器學習基礎

1.1機器學習概述

1.1.1機器學習概念

1.1.2機器學習的發展史

1.1.3機器學習的用途

1.1.4機器學習、數據挖掘及人工智慧的關係

1.2機器學習的基本術語

1.3機器學習的任務及算法分類

1.4如何學習和運用機器學習

1.4.1軟體平台的選擇

1.4.2機器學習套用的實現流程

1.5數據預處理

1.5.1數據選取

1.5.2數據清理

1.5.3數據集成

1.5.4數據變換

1.5.5數據歸約

本章參考文獻

第二部分Python機器學習基礎篇

第2章Python基礎入門

2.1Python的安裝方法

2.2Python學習工具介紹

2.2.1PyCharm的安裝

2.2.2PyCharm界面介紹

2.2.3PyCharm例程的運行

2.3Python語法介紹

2.3.1語法的基本注意事項

2.3.2運算符

2.3.3基本語句

2.4Python基本繪圖

2.4.1建立空白圖

2.4.2散點圖

2.4.3函式圖

2.4.4扇形圖

2.4.5柱狀圖

2.4.6三維散點

2.4.7三維曲線

2.4.8三維曲面

本章參考文獻

第3章Python機器學習工具箱

3.1機器學習的利器——scikitlearn

機器學習入門與實戰——Python實踐套用

基本介紹

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