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机器学习理论与实践
机器学习理论与实践

机器学习理论与实践


作者:刘海军
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¥59.00 元

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59.00 元

分类:

计算机与电子信息;学历教育教材;

运费:

5.00元/本,两本以上免运费

出版:

北京交通大学出版社 版次:B1印次:Y1

出版时间:2022-04-13

资源:

  • ISBN:978-7-5121-4646-4
  • 条码:9787512146464
数量
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内容简介

本书用通俗易懂的语言介绍了浅层机器学习、深度学习的主要模型原理及实现程序,以及编写机器学习程序所需要的编程语言背景与数据处理方法等。主要内容包括浅层监督学习模型,如线性模型、决策树模型、贝叶斯模型、支持向量机模型、K-近邻模型、人工神经网络模型、集成学习模型;浅层无监督学习模型,如Kmeans聚类方法、DBSCAN聚类方法;深度学习模型,如自动编码器,卷积神经网络;编程语言基础,包括python基本语法,numpy库、pandas库、matplotlib库,os模块等;数据预处理方法,如图像处理方法(线性增强、空间域滤波、频率域滤波)、数据规范化方法(min-max数据规范化方法、z-score数据规范化方法)、类别编码方法(one-hot编码)、数据降维方法(主成分分析);机器视觉领域常见的特征提取方法等。 本书可作为高等院校相关专业的学生作为教材,还可作为对机器学习感兴趣的读者作为参考书。

前言

作者介绍

刘海军,1978出生,中国地质大学(北京)博士,南京大学计算机科学与技术系博士后。主要研究方向为机器学习、模式识别。2011年5月—2014年6月,于北京经纬纺机新技术有限公司从事机器学习算法开发的工作,采用机器学习算法监测本色布上的瑕疵。2014年7月至今在防灾科技学院任教,一直从事机器学习方向的教学和科研工作。主要讲授机器学习、python语言程序设计、数据挖掘技术、数字图像处理等课程。主持2项省部级科研项目,第一作者及通信作者发表机器学习方向中文核心论文10余篇。熟悉各种机器学习算法,了解本科教育中机器学习课程开展的重点、难点,了解目前机器学习教材存在的问题。

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精彩书摘

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