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    Python機器學習
    該商品所屬分類：圖書 ->
    【市場價】
    497-720元
    【優惠價】
    311-450元
    【作者】 郭羽含陳虹肖成龍 
    【出版社】機械工業出版社 
    【ISBN】9787111676997
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
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    內容介紹



    出版社：機械工業出版社
    ISBN：9787111676997
    商品編碼：10032558123865

    出版時間：1900-01-01
    頁數：5000
    字數：20000

    審圖號：9787111676997
    代碼：59
    作者：郭羽含陳虹肖成龍


    　　　　
    　　　　
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    內容介紹

    《Python機器學習》從實用的角度出發，整合Python語言基礎、數據分析與可視化、機器學習常用算法等知識。內容從*基本的Python編程基礎入手，由淺入深、循序漸進地講授NumPy庫和Matplotlib庫，以及復雜的機器學習基本理論和算法，並突出知識的實用性和可操作性。
    《Python機器學習》力求以淺顯的語言講解復雜的知識，以直觀的案例輔助讀者理解，並以圖表形式展示代碼和運行結果，配合習題鞏固讀者對知識點的掌握。
    《Python機器學習》適合作為高等院校計算機類、軟件工程類和大數據相關專業本科生Python機器學習相關課程的教材，也可作為數據科學相關領域工程技術人員的參考書，還可供不具備Python語言基礎的機器學習愛好者從零開始學習。

    目錄

    前言
    D1章Python概述
    11Python簡介
    111Python的產生與發展
    112Python的特點
    113Python的應用領域
    12Python開發環境搭建
    121Python安裝與配置
    122Jupyter NoteBook
    123PyCharm
    13Python程序基本編寫方法
    131Python程序編寫與執行
    132Python錯誤與調試
    133Python編碼規範
    14本章小結
    15習題
    D2章Python語言基礎
    21變量和簡單數據類型
    211標識符和變量
    212基本數據類型
    213運算符和表達式
    22順序結構
    221賦值語句
    222標準輸入和輸出
    223順序結構程序舉例
    23分支結構
    231分支語句
    232分支結構程序舉例
    24循環結構
    241可迭代對像
    242循環語句
    243循環控制語句
    244循環結構程序舉例
    25案例——人機對話猜數字
    26本章小結
    27習題
    D3章基礎數據結構
    31列表
    311列表的基本操作
    312列表相關函數
    313列表選取
    組
    3組的基本操作
    3組與列表的異同與轉換
    33字典
    331字典的基本操作
    332遍歷字典
    333字典與列表的嵌套
    34案例——約瑟夫環
    35本章小結
    36習題
    D4章函數與模塊
    41函數的定義與調用
    411函數的定義
    412函數的調用
    42函數的參數與返回值
    421函數參數
    422函數返回值
    43兩類特殊函數
    431匿名函數
    432遞歸函數
    44常用函數
    441字符串處理函數
    442GJ函數
    45模塊和包
    451模塊與包的導入
    452常用模塊
    46案例——拼單詞遊戲
    47本章小結
    48習題
    D5章面向對像程序設計
    51類與對像
    511類的定義
    512對像的創建與使用
    513數據成員與成員方法
    52繼承與重寫
    521繼承
    522重寫
    53異常處理
    531內置的異常類
    532異常的捕獲與處理
    533自定義異常類
    54案例——超市銷售管理繫統
    55本章小結
    56習題
    D6章NumPy數據分析
    61安裝NumPy庫
    62數據的獲取
    621使用Python讀寫文件
    622使用NumPy讀寫文件
    63數組創建與使用
    631數組創建和基本屬性
    632數組選取
    633數組操作
    64數據運算
    641算術運算
    642比較運算
    65案例——鳶尾花數據分析
    66本章小結
    67習題
    D7章數據可視化
    71安裝Matplotlib庫
    72數據可視化基本流程
    73設置繪圖屬性
    74繪制常用圖表
    74**線圖
    742條形圖
    743散點圖
    744餅圖
    75繪制GJ圖表
    751組合圖
    752三維圖
    76案例——隨機漫步可視化
    77本章小結
    78習題
    D8章機器學習概述
    81機器學習簡介
    811機器學習的定義
    812機器學習的發展
    813機器學習的應用領域
    82機器學習的基本理論
    821基本術語
    822機器學習算法
    823機器學習的一般流程
    83安裝scikit-learn庫
    84scikit-learn基本框架
    841數據的加載
    842模型訓練和預測
    843模型的評估
    844模型的保存與使用
    85本章小結
    86習題
    D9章回歸分析
    91回歸分析原理
    9線性回歸
    921算法原理
    922實現及參數
    93正則化回歸分析
    931嶺回歸
    932Lasso回歸
    933ElasticNet回歸
    94案例——不同回歸算法的
    分析對比
    95本章小結
    96習題
    D10章分類算法
    101k近鄰算法
    1011算法原理
    1012實現及參數
    1013k近鄰回歸
    102樸素貝葉斯算法
    1021相關概念
    1022算法原理
    1023實現及參數
    103決策樹
    1031算法原理
    1032Z優特征選擇函數
    1033實現及參數
    104分類與回歸樹
    1041算法原理
    1042實現及參數
    105支持向量機
    1051算法原理
    1052核函數
    1053實現及參數
    106案例——多分類器分類數據
    107本章小結
    108習題
    D11章聚類算法
    111聚類的不同思想
    112k均值算法
    1121算法原理
    1122實現及參數
    113DBSCAN算法
    1131算法原理
    1132實現及參數
    114Agglomerative聚類
    1141算法原理
    1142實現及參數
    115案例——聚類不同分布
    形狀數據
    116本章小結
    117習題
    D12章集成學習
    121集成學習理論
    122隨機森林
    1221算法原理
    1222實現及參數
    123投票法
    124提升法
    125本章小結
    126習題
    D13章算法評估與驗證
    131數據集劃分
    132距離度量方法
    133分類有效性指標
    134回歸有效性指標
    135聚類有效性指標
    136參數調優
    137本章小結
    138習題
    參考文獻



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