书目详细信息
： 机器学习实践:基于Python进行数据分析
书目信息 机读格式(MARC)
| ISBN/价格： | 978-7-111-69818-0:CNY139.00 |
|---|---|
| 作品语种： | chi eng |
| 出版国别： | CN 110000 |
| 题名责任者项： | 机器学习实践/.(沙特) 阿卜杜勒哈密特·苏巴西著/.Abdulhamit Subasi/.陆小鹿, 何楚, 蒲薇榄译 |
| 出版发行项： | 北京:,机械工业出版社:,2022 |
| 载体形态项： | xii, 443页:;+图:;+24cm |
| 丛编项： | 智能系统与技术丛书 |
| 提要文摘： | 本书共七章。第1章主要介绍基于机器学习的数据分析。第2章概述一些数据预处理的技术，例如特征提取、转换、特征选择以及降维。第3章概述一些常见的用于预报、预测和分类的机器学习技术，例如，朴素贝叶斯、k近邻、人工神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、装袋、提升、堆叠、投票、深度神经网络、循环神经网络和卷积神经网络。第4章主要呈现一些医疗保健领域中的分类案例，包括常用于分析和识别生物医学信号的技术，例如心电图、脑电图和肌电图信号处理，以及人体行为识别和基于微阵列基因表达的癌症、糖尿病和心脏病检测等。第5章主要介绍一些实际应用，包括入侵检测、钓鱼网站检测、垃圾邮件检测、信用评分、信用卡欺诈检测、手写数字识别、图像分类和文本分类。第6章主要介绍一些回归技术的案例，例如股市分析、经济变量预测、电力负载预测、风速预测、旅游需求预测以及房价预测。第7章包括一些无监督学习技术的案例(聚类)。 |
| 题名主题： | 软件工具 程序设计 |
| 题名主题： | 机器学习 |
| 中图分类： | TP311.561 |
| 中图分类： | TP181 |
| 个人名称等同： | 苏巴西 著 |
| 个人名称次要： | 陆小鹿 译 |
| 个人名称次要： | 何楚 译 |
| 个人名称次要： | 蒲薇榄 译 |
| 记录来源： | CN 重庆出版集团图书发行有限公司 20220112 |