《機器學習套用實戰》是2022年清華大學出版社出版的圖書，作者是劉袁緣 李聖文 方芳 主編 周順平 萬波 蔣良孝 葉亞琴 楊林 左澤均 副主編。
基本介紹
- 中文名： 機器學習套用實戰
- 作者：劉袁緣 李聖文 方芳 主編 周順平 萬波 蔣良孝 葉亞琴 楊林 左澤均 副主編
- 出版社： 清華大學出版社
- 出版時間：2022年
- 定價：49.90 元
- ISBN： 9787302597452
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
本書將基礎理論和案例實戰相結合，循序漸進地介紹了關於機器學習領域中的經典和流行算法，全面、系統地介紹了使用Python實現機器學習算法，並通過PyTorch框架實現機器學習算法中的深度學習內容。第一部分為基礎篇，包括第1~8章，系統地介紹了機器學習基礎、數據預處理、簡單分類算法、決策樹、支持向量機、回歸分析、聚類分析、神經網路與多層感知機； 第二部分為綜合篇，包括第9~12章，介紹了CNN、RNN、GNN及GAN等經典深度學習方法及其在計算機視覺與自然語言處理領域中的套用實踐； 第三部分為拓展篇，包括第13~15章，以百度飛槳和曠視天元為例介紹了具有代表性的國產開源框架及其套用案例，最後簡要介紹了國內外兩個主流機器學習競賽平台。
本書主要面向廣大從事數據分析、機器學習、數據挖掘或深度學習的專業人員，從事高等教育的專任教師，高等學校的在讀學生及相關領域的科研人員。
圖書目錄
第一部分基礎篇
第1章機器學習基礎
1.1機器學習概述
1.1.1機器學習任務
1.1.2重要概念
1.1.3性能評估
1.2程式語言與環境
1.2.1Python簡介
1.2.2Python環境配置與安裝
1.2.3Python機器學習編程庫
1.2.4PyTorch框架
第2章數據預處理
2.1數據清洗
2.1.1缺失值處理
2.1.2離群值檢測
2.2數據轉換
2.2.1數位化
2.2.2離散化
2.2.3正規化
2.2.4數值轉換
2.3數據壓縮
2.3.1降維
2.3.2實例選擇和採樣
2.4套用案例： 基於PCA的數據降維
2.4.1數據集
2.4.2PCA降維
2.4.3案例結果及分析
第3章簡單分類算法
3.1樸素貝葉斯分類算法
3.2KNN分類算法
3.2.1KNN算法實現原理
3.2.2KNN算法實現步驟
3.2.3KNN算法優缺點
3.3套用案例： KNN分類
3.3.1數據集
3.3.2構建KNN分類器
3.3.3案例結果及分析
第4章決策樹
4.1決策樹模型
4.2特徵選擇
4.2.1特徵和數據劃分
4.2.2劃分標準
4.3決策樹生成算法
4.3.1ID3決策樹生成算法
4.3.2C4.5決策樹生成算法
4.4CART算法
4.4.1決策...
