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Python机器学习原理与实践(微课版)

本书是机器学习领域的人门与提高教材,系统、深入地讲述机器学习的主流方法与理论,并紧密结合工程实践与应用。提供课件、大纲,咨询QQ:2301891038(仅限教师)。

作者:曹洁、孙玉胜、张志锋、桑永宣
丛书名:面向新工科专业建设计算机系列教材
定价:59
印次:1-1
ISBN:9787302600831
出版日期:2022.05.01
印刷日期:2022.04.28

本书系统地介绍了机器学习的相关知识。本书共12章,内容包括机器学习、机器学习的数学基础、不同格式数据的读取与写入、数据预处理、回归、决策树分类、贝叶斯分类、支持向量机分类、聚类、人工神经网络、OpenCV图像识别、TensorFlow深度学习。 本书可作为高等院校计算机、人工智能、软件工程、信息管理等相关专业的机器学习课程教材,也可作为相关技术人员的参考书。

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前言 国家《新一代人工智能发展规划》指出: 人工智能成为经济发展的新引擎,人工智能作为新一轮产业变革的核心驱动力,将进一步释放历次科技革命和产业变革积蓄的巨大能量,并创造新的强大引擎,重构生产、分配、交换、消费等经济活动各环节,形成从宏观到微观各领域的智能化新需求,催生新技术、新产品、新产业、新业态、新模式,引发经济结构重大变革,深刻改变人类的生产、生活方式和思维模式,实现社会生产力的整体跃升。 机器学习是人工智能的一种途径或子集,它强调学习,而不是计算机程序。机器学习使用历史数据训练模型,训练完成之后得到一个训练好的模型,使用该模型可对新的数据做出判断或预测。 1. 本书编写特色 内容系统全面: 全面介绍机器学习的经典和主流算法。 原理浅显易懂: 循序渐进阐述各类机器学习算法原理。 原理实践结合: 每种机器学习模型都配套了对应的实践案例。 算法代码实现: 使用Python 3.6.x实现书中所有算法。 2. 本书内容组织 第1章: 机器学习。介绍机器学习的概念、机器学习的形式、构建机器学习系统的一般流程、机器学习的典型应用。 第2章: 机器学习的数学基础,介绍相似性和相异性的度量、基于梯度的优化方法、概率与统计基础、矩阵基础。 第3章: 不同格式数据的读取与写入,介绍使用csv模块读取和写入csv文件、使用pythondocx模块处理Word文档、Excel文件的读与写、pandas读写不同格式的数据、NumPy读写数据文件、读写JSON数据。 第4章: 数据预处理,介绍缺失值处理、噪声数据处理、数据规范化、数据离散化、数据规约、数据降维。 第5章: 回归,介绍回归的概念、回归处理流程、一元线性回归、多元线性回归、非线性回归、逻辑回归。 第6章: 决策树分类,介绍分类的一般流程、决策树的工作原理、最佳划分属性的度量、ID3决策树、C4.5决策树、CART决策树。第7章: 贝叶斯分类,介绍朴素贝叶斯分类原理与分类流程、高斯朴素贝叶斯分类、多项式朴素贝叶斯分类、伯努利朴素贝叶斯分类。 第8章: 支持向量机分类,介绍支持向量机分类原理、线性支持向量机、Python实现支持向量机。 第9章: 聚类,介绍k均值聚类、层次聚类、密度聚类。 第10章: 人工神经网络,介绍神经元、感知器、BP神经网络。 第11章: OpenCV图像识别,介绍图像表示、图像颜色模型、OpenCV计算机视觉库、OpenCV人脸检测、OpenCV人脸识别。 第12章: TensorFlow深度学习,介绍TensorFlow的常量与变量、TensorFlow的Tensor对象、TensorFlow的Operation对象、TensorFlow流程控制、TensorFlow卷积、使用TensorFlow对图像进行分类。 本书由曹洁、孙玉胜、张志锋、桑永宣、李璞、楚杨阳、贾连辉编写。 3. 本书适用范围 本书可作为高等院校计算机、人工智能、软件工程、信息管理等相关专业的机器学习课程教材,也可作为相关技术人员的参考用书。 在本书的编写和出版过程中得到郑州轻工业大学、清华大学出版社的大力支持和帮助,在此表示感谢。 本书在撰写过程中,参考了大量专业书籍和网络资料,在此向这些作者表示感谢。 由于编写时间仓促,编者水平有限,书中难免会有缺点和不足,热切期望专家和读者批评指正,在此表示感谢。如果您遇到任何问题,或有更多宝贵的意见,欢迎发送邮件至42675492@qq.com。 编者于郑州轻工业大学数据融合与知识工程实验室2022年1月

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  • 曹洁:男,郑州轻工业大学副教授,同济大学博士毕业。研究方向:数据分析、机器学习、并行分布式处理。近年在软件学报、电子学报、计算机研究与发展、通信学报等刊物上发表10余篇论文。
  • l 内容系统全面:全面介绍机器学习的经典和主流算法。

    l 原理浅显易懂:循序渐进阐述各类机器学习算法原理。

    l 原理实践结合:每种机器学习模型配套对应实践案例。

    l 算法代码实现:使用Python 3.6.x实现书中所有算法。
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  • 目录

    第1章机器学习1

    1.1机器学习的概念1

    1.2机器学习的形式3

    1.2.1监督学习3

    1.2.2无监督学习4

    1.2.3强化学习4

    1.3构建机器学习系统的一般流程4

    1.3.1数据预处理4

    1.3.2选择预测模型并进行训练、诊断与调优6

    1.3.3模型验证与使用未知数据进行预测6

    1.4机器学习的典型应用6

    1.4.1语音识别7

    1.4.2人脸识别7

    1.4.3机器翻译8

    1.5本章小结8

    第2章机器学习的数学基础9

    2.1相似性和相异性的度量9

    2.1.1数据对象之间的相异度9

    2.1.2数据对象之间的相似度11

    2.2基于梯度的优化方法13

    2.2.1方向导数13

    2.2.2梯度15

    2.2.3梯度下降优化方法16

    2.3概率与统计基础18

    2.3.1概率基础18

    2.3.2常用的概率分布21

    2.3.3联合分布24

    2.3.4随机变量的数字特征24

    2.3.5最大似然参数估计26

    2.4矩阵基础28

    2.4.1矩阵的基本概念28

    2.4.2特征值与特征向量30

    2.4.3矩阵相似31

    2.4.4矩阵分解32

    2.4.5主成分分析34

    2.4.6矩阵运算Python实现36

    2.5本章小结39

    Python机器学习原理与实践(微课版)目录第3章不同格式数据的读取与写入40

    3.1使用csv模块读取和写入csv文件40

    3.1.1使用csv.reader()读取csv文件40

    3.1.2使用csv.writer()写入csv文件41

    3.1.3使用csv.DictReader...

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