机器学习理论与实践

作者: 刘海军

出版社: 清华大学出版社

出版日期: 2022-03-01

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简介

《机器学习理论与实践》用通俗易懂的语言介绍了浅层机器学习、深度学习的主要模型原理及实现程序,以及编写机器学习程序所需要的编程语言背景与数据处理方法等。主要内容包括浅层监督学习模型,如线性模型、决策树模型、贝叶斯模型、支持向量机模型、k-近邻模型、人工神经网络模型、集成学习模型;浅层无监督学习模型,如k均值聚类方法、DBSCAN聚类方法;深度学习模型,如自动编码器、卷积神经网络;编程语言基础,包括Python基本语法,numpy库、pandas库、matplotlib库、os模块等;数据预处理方法,如图像处理方法(线性增强、空间域滤波、频率域滤波)、数据规范化方法(min-max数据规范化方法、z-score数据规范化方法)、类别编码方法(one-hot编码)、数据降维方法(主成分分析);机器视觉领域常见的特征提取方法等。 《机器学习理论与实践》可作为高等院校相关专业学生的教材,还可作为对机器学习感兴趣读者的参考书。

编辑推荐

《机器学习理论与实践》弱化了公式推导与复杂的算法、原理,更着重介绍算法的应用,为每一个模型均配备了编程实例,以便读者能掌握运用理论解决实际问题的方法。

更多出版物信息
  • 版权: 清华大学出版社
  • 出版: 2022-03-01
  • 作者:刘海军
  • 更新: 2023-12-05
  • 书号:9787512146464
  • 中图:TP181
  • 学科:
    工学
    控制科学与工程
    工学
    计算机科学与技术
    交叉学科
    智能科学与技术