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數據挖掘與機器學習

數據挖掘與機器學習

定 價:¥43.80

作 者: 閉應洲,許桂秋 編
出版社: 浙江科學技術出版社
叢編項: 大數據專業(yè)應用型人才培養(yǎng)規(guī)劃教材
標 簽: 暫缺

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ISBN: 9787534188916 出版時間: 2020-01-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數: 167 字數:  

內容簡介

  《數據挖掘與機器學習/大數據專業(yè)應用型人才培養(yǎng)規(guī)劃教材》采用理論與實踐相結合的方式,介紹數據挖掘與機器學習的基礎知識,力求培養(yǎng)讀者數據思維能力?!稊祿诰蚺c機器學習/大數據專業(yè)應用型人才培養(yǎng)規(guī)劃教材》共9章,闡述了數據挖掘與機器學習的核心概念與技術,以及運用這些技術分析實際問題的思路。書中還介紹了9個綜合性的案例,其難易程度和側重點與書中各章的知識點相匹配。第1章介紹數據挖掘的基本概念、功能與應用領域,使讀者掌握數據挖掘的基本理念、流程和方法。第2章介紹Pandas模塊的語法結構,并通過對自行車行駛數據與服務熱線數據的分析,使讀者掌握通過Pandas模塊對數據進行統(tǒng)計分析的方法。第3章介紹機器學習的框架,以及Skleam模塊的語法結構,使讀者掌握搭建機器學習流水線的方法。第4章介紹分類算法與應用,使讀者掌握通過Skleam模塊搭建一個分類器并實現分類功能的方法。第5章介紹回歸算法與應用,使讀者掌握通過Skleam模塊搭建一個回歸模型并實現回歸功能的方法。第6章介紹無監(jiān)督學習,使讀者掌握通過Skleam模塊搭建一個聚類模型并實現聚類功能的方法。第7章介紹關聯(lián)規(guī)則和協(xié)同過濾,使讀者掌握通過這些算法實現電影推薦的方法。第8章介紹圖像數據分析的相關技術,使讀者掌握進行圖像特征提取和人臉識別的方法。第9章介紹自然語言處理與NLTK的相關技術,使讀者掌握進行文本特征提取和文本分類的方法?!稊祿诰蚺c機器學習/大數據專業(yè)應用型人才培養(yǎng)規(guī)劃教材》可作為各類高校數據挖掘與機器學習的課程教材,也可供對數據挖掘和機器學習感興趣的讀者學習參考。

作者簡介

暫缺《數據挖掘與機器學習》作者簡介

圖書目錄

第1章 數據挖掘概述
1.1 數據分析技術發(fā)展簡介
1.2 數據挖掘的概念
1.3 數據挖掘的功能與應用領域
1.4 數據挖掘的模型
1.5 數據挖掘的數據類型
1.6 數據挖掘的交叉學科
第2章 Pandas數據分析
2.1 Pandas與數據分析
2.2 Pandas統(tǒng)計案例分析
第3章 機器學習
3.1 數據挖掘中的機器學習
3.2 機器學習的模型
3.3 模型的評判和保存
3.4 支持向量機
3.5 過擬合問題
第4章 分類算法與應用
4.1 數據挖掘分類問題
4.2 概率模型
4.3 樸素貝葉斯分類
4.4 向量空間模型
4.5 KNN算法
4.6 多類問題
第5章 回歸算法與應用
5.1 回歸預測問題
5.2 線性回歸
5.3 嶺回歸和Lasso回歸
5.4 邏輯回歸
第6章 無監(jiān)督學習
6.1 無監(jiān)督學習問題
6.2 劃分聚類
6.3 層次聚類
6.4 聚類效果評測
6.5 降維
第7章 關聯(lián)規(guī)則和協(xié)同過濾
7.1 關聯(lián)規(guī)則
7.2 Apriori算法
7.3 協(xié)同過濾
第8章 圖像數據分析
8.1 圖像數據的相關概念
8.2 圖像數據分析方法
8.3 圖像數據分析案例
第9章 自然語言處理與NLTK
9.1 自然語言處理概述
9.2 MTK入門基礎
9.3 NITK文本分析

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