MARC状态：审校 文献类型：中文图书 浏览次数：27
- 题名/责任者:
- Python机器学习:数据建模与分析/薛薇等著
- 出版发行项:
- 北京:机械工业出版社,2021.03
- ISBN及定价:
- 978-7-111-67490-0/CNY99.00
- 载体形态项:
- 412页;26cm
- 个人责任者:
- 薛薇 著
- 学科主题:
- 软件工具-程序设计
- 学科主题:
- 机器学习
- 中图法分类号:
- TP181
- 中图法分类号:
- TP311.561
- 一般附注:
- 面向新工科高等院校大数据专业系列教材
- 提要文摘附注:
- 首先，本书是一本理论结合实际的Python机器学习教材。内容上涵盖了众多主流和核心机器学习算法，以及相关重要知识点，共分12章。其次，章节安排上，在第1章概述开篇后，在第2章集中对数据预测建模的各个方面进行了总览论述。旨在帮助学习者把握机器学习的整体知识框架。后续第3至第8章依知识难度，由浅入深展开数据预测建模的讨论，包括朴素贝叶斯分类器、近邻分析、决策树、集成学习、人工神经网络、支持向量机等机器学习的内容。第9、10两章讨论特征选择和特征提取，以作为数据预测建模的重要补充。第11，12章关注机器学习中的聚类算法。每章的基于Python的应用实践，能够很好地帮助学习者进一步深刻理解原理，掌握和拓展Python机器学习的方法。这部分内容既可作为上机实验课单独进行，也可将其与原理讲解结合起来一并学习。最后，以每周3课时安排本书体量。不仅与数据科学和大数据专业的一般课程设置相吻合，而且也可满足人工智能、计算机应用以及统计学等学科相关专业课程的常规学分要求。
- 使用对象附注:
- 本书既可以作为数据分析从业人员的参考书，也可作为高等院校数据分析、机器学习等专业课程的教材
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