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內(nèi)容簡介

　　本書是機器學習領域的入門教材，從理論、抽象和設計三方面闡述了機器學習的理論基礎、算法實現(xiàn)和具體應用技巧。全書共12章，包括Python概述，Pythor語言基礎，基礎數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，函數(shù)與模塊，面向?qū)ο蟪绦蛟O計，NuPy數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化，基礎算法分析與實現(xiàn)，機器學習概述，回歸分析，分類算法，聚類算法。本書既注重保持理論分析的嚴謹性，又注重機器學習算法的實用性，同時強調(diào)機器學習算法的思想和原理在計算機上的實現(xiàn)。本書可作為高等職業(yè)院校人工智能相關專業(yè)的入門課程教材或教學參考書，也可以供從事機器學習應用開發(fā)的技術人員參考。

作者簡介

暫缺《機器學習算法入門》作者簡介

圖書目錄

第1章 Python概述
1.1 Python簡介
1.2 Python開發(fā)環(huán)境搭建
1.3 集成開發(fā)環(huán)境PyCharm
1.4 Python程序運行
第2章 Python語言基礎
2.1 變量和簡單數(shù)據(jù)類型
2.2 分支語句
2.3 循環(huán)語句
第3章基礎數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
3.1 字符串
3.2 字符串內(nèi)置方法
3.3 列表
3.4 列表內(nèi)置函數(shù)和方法
3.5 元組
3.6 元組內(nèi)置函數(shù)和方法
3.7 字典
3.8 字典內(nèi)置函數(shù)和方法
第4章函數(shù)與模塊
4.1 函數(shù)
4.2 函數(shù)的定義與調(diào)用
4.3 函數(shù)的參數(shù)
4.4 模塊
第5章面向?qū)ο蟪绦蛟O計
5.1 面向?qū)ο蟾攀?br /> 5.2 對象與類
5.3 面向?qū)ο蟪绦蛟O計的特點
5.4 類的定義和使用
5.5 創(chuàng)建類的成員并訪問
5.6 類的屬性
5.7 類成員和實例成員
5.8 封裝、繼承、多態(tài)
第6章 NumPy數(shù)據(jù)分析
6.1 NumPy簡介
6.2 NumPy Ndarray對象
6.3 NumPy數(shù)據(jù)類型
6.4 NumPy數(shù)組屬性
6.5 NumPy數(shù)組索引
6.6 廣播機制(Broadcast)
第7章數(shù)據(jù)可視化
7.1 Matplotlib
7.2 Matplotlib庫基本使用
7.3 Matplotlib繪圖標記
7.4 Matploflib繪圖線
7.5 Matplodib散點圖
7.6 Matplotlib柱狀圖
7.7 Matplotlib餅圖
第8章基礎算法分析與實現(xiàn)
8.1 算法的概念
8.2 算法問題求解基礎