機器學(xué)習(xí)

定　價：￥68.00

作　者：	苑城瑋，王松，任光輝
出版社：	哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

ISBN：	9787576705997	出版時間：	2023-02-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	226	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　機器學(xué)習(xí)是計算機科學(xué)與人工智能的重要分支領(lǐng)域，本書作為該領(lǐng)域的入門教材，在內(nèi)容上盡可能涵蓋機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識的各方面。本書主要內(nèi)容包括機器學(xué)習(xí)緒論、Python基礎(chǔ)知識、模型評估及模型、機器學(xué)習(xí)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、MNIST識別及圖像分類。本書致力于“利用經(jīng)驗來改善系統(tǒng)自身的性能”。在計算機系統(tǒng)中，“經(jīng)驗”通常是以數(shù)據(jù)的形式存在的，利用經(jīng)驗就不可避免地要對數(shù)據(jù)進行分析。本書結(jié)構(gòu)清晰、內(nèi)容豐富，知識完整，理論部分通俗易懂，實踐部分真實可操作，書中介紹了大量行業(yè)前沿案例，并配有程序說明。本書可作為機器人、計算機、電子信息、自動化、機電一體化等專業(yè)的機器視覺技術(shù)課程教材，也可供高等院校相關(guān)比賽者、機器人與制造技術(shù)領(lǐng)域的科研工作者和工程技術(shù)人員參考。

作者簡介

暫缺《機器學(xué)習(xí)》作者簡介

圖書目錄

第1章緒論
1.1 AI的歷史起源
1.2 什么是智能與AI
1.3 人工智能的分類
1.4 人工智能和大數(shù)據(jù)
第2章 Python基礎(chǔ)知識
2.1 Python虛擬環(huán)境與庫安裝方法
2.2 Python流程控制語法
2.3 列表、元組、字典與集合
2.4 Python函數(shù)
2.5 面向?qū)ο缶幊?br />第3章模型評估及模型
3.1 向量矩陣和數(shù)組
3.2 索引、切片和迭代
3.3 Pandas數(shù)據(jù)整理
3.4 Pandas的Series數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
3.5 Pandas的DataFrame數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
3.6 數(shù)據(jù)加載、存儲與文件格式
3.7 數(shù)據(jù)清洗和準備
3.8 圖像數(shù)據(jù)讀取與處理
3.9 數(shù)據(jù)可視化基礎(chǔ)
3.10 數(shù)據(jù)可視化折線圖、柱狀圖、散點圖
第4章機器學(xué)習(xí)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.1 模式識別、機器學(xué)習(xí)的區(qū)別與聯(lián)系
4.2 什么是機器學(xué)習(xí)
4.3 機器學(xué)習(xí)的專業(yè)術(shù)語、開發(fā)流程與工具
4.4 機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)補充
4.5 多項式曲線擬合
4.6 k-近鄰算法
4.7 K-Means(K-均值)、聚類算法
4.8 利用PCA來簡化數(shù)據(jù)
4.9 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.10 Torch運算
4.11 Pytorch搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4.12 保存和加載模型
第5章 MNIST識別及圖像分類
5.1 MNIST手寫數(shù)字識別
5.2 MNIST圖像分類
參考文獻