Python機器學習

薛薇

Python機器學習
  • 出版商: 中國人民大學
  • 出版日期: 2026-04-01
  • 售價: $474
  • 語言: 簡體中文
  • 頁數: 389
  • ISBN: 7300348777
  • ISBN-13: 9787300348773
  • 相關分類: Machine Learning、Python

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商品描述

本書面向機器學習的入 門讀者，針對“理論-實踐” 的雙螺旋學習需求，努力構 建“原理精講→Python實現 →應用實踐”的“三位一體” 教學體系。全書以Python為 技術基座，系統架設了從機 器學習理論到數據分析建模 實踐的認知橋梁，通過12章 漸進式知識模塊和應用案例 ，努力實現對數據預測（有 監督學習）與數據聚類（無 監督學習）基本原理的深度 解構、對經典算法的Python 應用實現、對基於真實業務 場景案例的建模分析，旨在 使讀者具備從理論認知到實 踐落地的完整能力閉環。

作者簡介

薛薇，博士，中國人民大學應用統計研究中心專職研究員，中國人民大學統計學院副教授。主要開設課程：機器學習，計量經濟學，統計軟件，統計學。研究方向：機器學習與深度學習算法研究。基於顧客消費行為大數據的客戶終身價值統計建模，以及營銷與品牌大數據的機器學習算法應用。

目錄大綱

第1章 機器學習概述
1.1 人工智能中的機器學習
1.1.1 符號主義人工智能
1.1.2 什麼是機器學習
1.1.3 機器學習助力人工智能發展
1.2 機器學習中的大數據
1.2.1 機器學習中的結構化數據
1.2.2 機器學習中的半結構化數據
1.2.3 機器學習中的非結構化數據
1.3 機器學習的主要任務
1.3.1 數據預測
1.3.2 數據聚類
第2章 Python機器學習基礎
2.1 Python：機器學習的 工具
2.2 Python的集成開發環境：Anaconda
2.2.1 Anaconda的簡介
2.2.2 Anaconda Prompt的使用簡介
2.2.3 Spyder的使用簡介
2.2.4 Jupyter Notebook的使用
2.3 Python第三方程序包的引用
2.4 NumPy使用示例
2.4.1 NumPy數組的創建和訪問
2.4.2 NumPy的計算功能
2.5 Pandas使用示例
2.5.1 Pandas的序列和索引
2.5.2 Pandas的數據框
2.5.3 Pandas的數據加工處理
2.6 NumPy和Pandas的綜合應用：空氣質量監測數據的預處理和基本分析
2.6.1 空氣質量監測數據的預處理
2.6.2 空氣質量監測數據的基本分析
2.7 Matplotlib的綜合應用：空氣質量監測數據的圖形化展示
2.7.1 AQI的時序變化特點
2.7.2 AQI的分布特征及相關性分析
2.8 Seaborn的綜合應用：空氣質量監測數據的圖形化展示
2.8.1 探究各年PM2.5的統計分布特征
2.8.2 探究不同空氣質量等級下PM2.5的統計分布特征
2.8.3 探究AQI和各種汙染物濃度之間的相關性
第3章 數據預測中的關鍵問題
3.1 線性回歸預測模型
3.1.1 線性回歸預測模型的含義
3.1.2 線性回歸預測模型的幾何理解
3.1.3 線性回歸預測模型的評價
3.1.4 線性回歸預測模型的Python應用實踐：PM2.5濃度預測
3.2 線性分類預測模型
3.2.1 線性分類預測模型：Logistic回歸和SoftMax回歸
3.2.2 線性分類預測模型的幾何理解
3.2.3 線性分類預測模型的評價
3.2.4 線性分類預測模型的Python應用實踐：空氣質量等級預測
3.3 從線性預測模型到非線性預測模型
3.4 預測模型的參數估計

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