機器學習算法與套用（Python版）

內容簡介

本書主要講解了機器學習算法的基礎知識，以及業界常用算法的套用。其中，項目1 介紹了機器學習的定義、類型、環境搭建以及開發步驟；項目2 介紹了如何進行數據預處理，包含如何對獲取的原始數據進行處理、數據集的劃分、數據的歸一化，以及如何使用主成分分析來提取數據的主要特徵等內容；其他8個項目主要介紹了目前主流的機器學習算法。每個項目均介紹了要講解的算法的原理、步驟、特點，再通過具體的案例對算法的原理知識展開詳細的講解，並將算法套用於實際的場景中，加深讀者對算法的理解。　　本書可作為高等院校大數據技術、人工智慧技術等相關專業的基礎教材，也適合對機器學習感興趣的讀者自學。

圖書目錄

C o n t e n t s

項目1　走進機器學習的世界 ……………………………………………………………… 1

任務1-1 了解機器學習套用場景 ………………………………………………………… 2

任務1-2 機器學習算法的分類方式 ……………………………………………………… 3

任務1-3 軟體庫與框架 …………………………………………………………………… 5

任務1-4 配置機器學習開發環境 ………………………………………………………… 7

任務1-5 了解機器學習步驟 ……………………………………………………………… 9

項目小結 ………………………………………………………………………………… 11

練習題 …………………………………………………………………………………… 11

項目2　數據預處理 …………………………………………………………………………12

任務2-1 數據劃分與歸一化 ………………………………………………………………13

任務2-2 重複值、缺損值和異常值處理 …………………………………………………16

任務2-3 實現PCA 圖像去噪 ……………………………………………………………24

項目小結 ………………………………………………………………………………… 28

練習題 …………………………………………………………………………………… 28

項目3　基於K-Means 算法的套用實踐 ……………………………………………………30

任務3-1 使用K-Means 算法實現聚類手寫圖像 ………………………………………31

任務3-2 實現身高、體重聚類 ……………………………………………………………38

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基本介紹

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