简介
本书对机器学习算法的基本原理和Python程序实现进行了系统的介绍，每种算法都采用Sklearn程序实现和Matplotlib数据可视化。本书共8章，内容包括Python语言基础、机器学习概述、关联规则与推荐算法、聚类、分类、回归与逻辑回归、人工神经网络和支持向量机。 本书可作为高等院校相关专业机器学习或人工智能概论等课程的教材，也可作为从事人工智能、机器学习研究和应用的人员的参考书。
编辑推荐
本书对机器学习的原理与Python程序实现进行了系统的介绍，每种算法都采用Sklearn程序实现和Matplotlib数据可视化。本书系统介绍了Python数据分析基础、关联规则与推荐算法、聚类算法及其应用、分类算法及其应用、回归与逻辑回归、人工神经网络、支持向量机等内容，还介绍了机器学习的热门应用领域推荐技术，并给出了华为机器学习平台上的实验。本书深入浅出、内容全面、案例丰富，配备微课视频，每章最后都有习题和参考文献，便于读者巩固学习。本书可作为高等院校相关专业机器学习或人工智能等课程的教材。也可供从事大数据分析、机器学习的人员作为参考书。
更多出版物信息
- 版权： 清华大学出版社
- 出版： 2022-09-01
- 更新： 2023-02-23
- 书号：9787302611288
- 中图：TP181-43;TP311.561-43
- 学科：工学控制科学与工程工学计算机科学与技术工学软件工程交叉学科智能科学与技术
