首页 > 图书中心 >图书详情
机器学习入门与实战——Python实践应用
作者:冷雨泉,高庆,闫丹琪
定价:59元
印次:1-2
ISBN:9787302600480
出版日期:2023.04.01
印刷日期:2023.10.26
本书主要介绍经典的机器学习算法的原理和改进,以及Python的实例实现。本书的内容可以分成三部分: 第一部分是机器学习概念篇(第1章),充分介绍机器学习的相关概念,并且对机器学习的各种算法进行分类,以便读者对机器学习的知识框架有整体的了解,从而在后续的学习中更容易接受机器学习涉及的各类算法; 第二部分是Python机器学习基础篇(第2章和第3章),简单介绍Python的基本使用方法、机器学习库scikitlearn和人工智能工具集OpenAI Gym; 第三部分是机器学习算法与Python实践篇(第4~19章),对监督学习、无/非监督学习、强化学习三大类常用算法逐一讲解,包括机器学习算法的原理、算法的优缺点、算法的实例解释以及Python的实践应用。 本书适合对人工智能、机器学习感兴趣的读者,希望用机器学习完成设计的计算机或电子信息专业的学生,准备开设机器学习、深度学习实践课的授课老师,学习过C语言,且希望进一步提高编程水平的开发者,刚从事机器学习、语音、机器视觉、智能机器人研发的算法工程师阅读。
more >前言 近年来,随着计算机技术及互联网技术的发展,人工智能技术也取得了重要的突破。作为人工智能的核心技术,机器学习已经广泛地应用于各行各业中,如图像识别、语言识别、文本分类、智能推荐、网络安全等。未来,伴随着信息技术的进一步发展,机器学习技术将会更加深入地应用到生产、生活的方方面面。 机器学习是高校计算机、电子信息、工商管理、金融分析等相关专业的必修课程。在学习机器学习之初,不少读者被其中的大量数学公式或众多算法名称吓得退避三舍,进而迷茫和无从下手,主要原因在于学习相关算法前,未对各类算法进行框架式的分类,或者未结合实例进行算法的理解。 针对上述问题,本书将分三部分介绍。第一部分为机器学习概念篇(第1章),为读者构建机器学习方法的基本概念、方法分类、基本处理流程等;第二部分为Python机器学习基础篇(第2章和第3章),为读者详细讲解如何使用Python语言及相应的工具包实现机器学习算法; 第三部分为机器学习算法与Python实践篇(第4~19章),依次讲解常用的机器学习算法,包括算法推导过程、算法优缺点、Python实例等。 本书特点: (1) 内容循序渐进,从基础概念到分类,再到详细讲解,便于读者构建知识体系。 (2) 算法讲解由浅入深,重点突出,通俗易懂。 (3) 理论与实践结合,通过大量实例阐述各类算法的基本原理,使读者不仅掌握理论知识,而且掌握实用案例。 (4) 本书配套提供了实例源代码,扫描目录上方的二维码可以下载。 本书的出版得到了清华大学出版社工作人员的大力支持,作者在此表示衷心的感谢。此外,学术界、产业界同仁们的不断探索推动机器学习技术走到今天,本书的完成得力于此,作者在此一并表示衷心感谢。 一方面,机器学习内容极为庞大和复杂,存在大量的交叉算法,且依据的应用领域不同,不同的算法也会有不同的表现; 另一方面,机器学习领域的发展极其迅速,不断取得新的研究成果。因此,作者只能尽力将现有机器学习的框架关系以及主要算法原理和其实现展现给读者,以起到抛砖引玉的作用,给机器学习的初学者提供一定的指导。读者在后期的机器学习中需要阅读大量的文献,并在实践中进行摸索。 由于作者学识有限,本书疏漏和不当之处在所难免,敬请读者和同行们批评、指正。 作者2023年3月
more >