1.本书以项目实践为主线,结合必需的理论知识,通过任务的形式行内容设计,帮助读者在实际操作中不断提升项目实践能力。 2.本书内容涵盖了机器学习的基础知识、模型评估与选择、回归、分类、聚类等算法,以及数据挖掘的基础知识、数据分析与应用,为读者提供全面的技术指导。 3.本书通过用户行为分析预测项目,展示了如何将机器学习与数据挖掘应用到实际中,帮助读者更好地理解和应用相关技术。
售 价:¥
纸质售价:¥39.30购买纸书
温馨提示:数字商品不支持退换货,不提供源文件,不支持导出打印
为你推荐
内容提要
前 言
写作背景
本书读者对象
本书主要内容
勘误和支持
资源与支持
资源获取
提交勘误
与我们联系
关于异步社区和异步图书
项目1 初识机器学习
任务1 学习机器学习的理论
任务2 软件的安装与使用
项目小结
思考与练习
项目2 模型评估与选择
任务1 学习过拟合与欠拟合
任务2 学习评估方法
任务3 学习性能度量与检验
项目小结
项目拓展
思考与练习
项目3 回归算法与应用
任务1 学习回归预测问题
任务2 学习线性回归
任务3 学习Lasso回归
任务4 学习神经网络
任务5 学习逻辑斯谛回归
项目小结
项目拓展
思考与练习
项目4 分类算法与应用
任务1 学习分类问题
任务2 学习支持向量机
任务3 学习朴素贝叶斯分类
任务4 学习kNN算法
任务5 学习决策树
项目小结
项目拓展
思考与练习
项目5 聚类算法与应用
任务1 学习聚类问题
任务2 学习K-means聚类
任务3 学习密度聚类
任务4 学习层次聚类
任务5 学习主成分分析
任务6 进行聚类效果评测
项目小结
项目拓展
思考与练习
项目6 机器学习应用
任务1 学习MNIST数字分类
任务2 学习泰坦尼克号生存计划
任务3 进行房价预测
项目小结
项目拓展
思考与练习
项目7 数据挖掘
任务1 学习数据挖掘的概念
任务2 学习数据挖掘的应用
任务3 学习数据挖掘的模型
项目小结
项目拓展
思考与练习
项目8 数据分析与应用
任务1 学习数据分析的概念
任务2 学习关联规则算法及应用
任务3 进行银行信贷预测
任务4 使用WEKA软件进行房屋定价
项目小结
项目拓展
思考与练习
项目9 淘宝用户行为分析预测
项目小结
项目拓展
思考与练习
参考文献
买过这本书的人还买过
读了这本书的人还在读
同类图书排行榜