机器学习基础与案例实战（Python+Sklearn+TensorFlow）（慕课版）-图书-人邮教育社区

特别说明

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本书特色：
【全程案例教学，锤炼实战能力】本书以应用为导向，全程采用案例式教学，多层次、全方位地演示机器学习实战技巧，实践性强，理论与实践紧密结合。
【注重素质教育，强调立德树人】本书强调立德树人，注重对读者综合能力的培养，着力打造“素质+技能”协同育人新格局。本书积极将社会主义核心价值观等素质教育元素融入教材之中，并在课程的慕课平台中提供了更多的素质教育元素供教师选择。
【经典前沿并重，助力技能提升】本书既包含精心挑选的经典机器学习算法，又紧跟科技前沿发展趋势，引入集成学习、特征工程、深度学习等前沿内容及应用案例，可以地帮助读者拓展科技认知边界，提升机器学习综合实战技能。
【高内聚低耦合，方便教学剪裁】本书的内容安排注重高内聚和低耦合，篇章之间相对独立，又保持一定的递进关系，方便教师根据课时和专业特点对内容进行剪裁。
【内容层次丰富，从入门到精通】本书在章节安排上，既包括经典的机器学习算法，又包括进阶知识内容；在案例实现上，既包括偏向原理细节的 Python 版本，又包括偏向工程实践的 Sklearn 版本，可以满足不同读者群体在不同学习阶段的需求。
【零基础低门槛，受众群体多样】本书学习门槛低，方便初学者快速入门；内容深入浅出、层次递进丰富，可以满足不同知识背景读者的学习需求，既适用于高职高专学生，也适用于本科生、研究生，还适用于对机器学习感兴趣的从业人员。
【配套资源丰富，服务院校教学】为了更好地服务院校教师教学，助力我国人工智能领域实战型人才培养，编者特意在学银在线等慕课平台为本书配套建设慕课课程，同时提供多种教辅资源，如教学视频、在线考试系统、素质教育元素、课件 PPT、教案、教学大纲、习题答案、案例源代码、书中涉及的各类软件的下载地址和安装方法等，选用本书的教师可以到人邮教育社区（www.ryjiaoyu.com）下载相关资源。此外，为了实时服务院校教师教学，更加便利地交流教学心得，分享教学方法，获取教学素材，编者连同人民邮电出版社建立了与本书配套的教师服务与交流群，欢迎人工智能相关课程的教师入群交流。

内容摘要

机器学习作为人工智能的重要分支，已在不同行业得到了广泛应用。本书以锤炼读者机器学习相关技术的实战能力为导向，将案例与项目贯穿全文，全面系统地介绍了代表性机器学习算法及其应用。本书共12 章，分为 4 篇，即入门篇、监督学习篇、无监督学习篇、进阶篇。入门篇概述机器学习，监督学习篇主要介绍K近邻、决策树、线性模型、支持向量机和贝叶斯模型，无监督学习篇主要介绍聚类、主成分分析和奇异值分解，进阶篇主要介绍集成学习、特征工程和深度学习。
本书可作为高校工科专业机器学习相关课程的教材，也可供相关领域的培训机构教学使用，还可作为人工智能爱好者和相关方向技术人员的参考书。

【章名目录】
### 第 1篇入门篇 ###
第 1章机器学习概述

### 第 2篇监督学习篇 ###
第 2章 K近邻
第3章决策树
第4章线性模型
第5章支持向量机
第6章贝叶斯模型

### 第3篇无监督学习篇 ###
第7章聚类
第8章主成分分析
第9章奇异值分解

### 第4篇进阶篇 ###
第 10章集成学习
第 11章特征工程
第 12章深度学习

【详细目录】

### 第 1篇入门篇 ###
第 1章机器学习概述
1.1 机器学习基础 2
1.1.1 机器学习的定义 2
1.1.2 机器学习基本概念 3
1.1.3 机器学习分类 3
1.1.4 机器学习开发步骤：以股价预测为例 5
1.2 机器学习发展简史 7
1.3 机器学习相近概念简介 8
1.3.1 机器学习、深度学习和人工智能 8
1.3.2 机器学习与数据挖掘 8
1.3.3 机器学习与模式识别 8
1.3.4 机器学习与数学建模 9
1.4 机器学习典型应用领域 9
1.4.1 医疗保健领域 9
1.4.2 金融领域 9
1.4.3 电子商务与新零售领域 10
1.4.4 自然语言处理与语音识别领域 10
1.4.5 物联网领域 10
1.5 综合案例：机器学习开发环境配置和使用 10
1.5.1 案例概述 10
1.5.2 Windows版Anaconda安装和卸载 12
1.5.3 代表性的开发模式实践 13
1.5.4 Linux版Anaconda安装和使用 20
习题1 24
实训1 24

### 第 2篇监督学习篇 ###
第 2章 K近邻
2.1 K近邻概述 26
2.1.1 原理及图解 26
2.1.2 距离度量 28
2.1.3 形式化描述 30
2.1.4 优势和不足 30
2.2 监督学习模型评价指标 31
2.2.1 分类模型评价指标 31
2.2.2 回归模型评价指标 36
2.3 综合案例：使用K近邻分类器预测鸢尾花类型 38
2.3.1 案例概述 38
2.3.2 案例实现：Python版 41
2.3.3 案例实现：Sklearn版 42
2.4 综合案例：使用K近邻回归器预测房价 43
2.4.1 案例概述 43
2.4.2 案例实现：Python版 46
2.4.3 案例实现：Sklearn版 47
习题2 48
实训2 48

第3章决策树
3.1 决策树概述 49
3.1.1 决策树图解 49
3.1.2 决策树构建 51
3.1.3 纯度测量 51
3.1.4 优势和不足 53
3.1.5 常见决策树算法 53
3.2 综合案例：使用决策树分类器预测葡萄酒类别 54
3.2.1 案例概述 54
3.2.2 案例实现：Python版——基于基尼系数 58
3.2.3 案例实现：Python版——基于信息增益 61
3.2.4 案例实现：Sklearn版 62
3.3 决策树剪枝 63
3.3.1 预剪枝和后剪枝 63
3.3.2 剪枝技术的实现 63
3.4 综合案例：基于决策树剪枝的鸢尾花分类 64
3.4.1 案例概述 64
3.4.2 案例实现：Sklearn版 64
3.5 综合案例：使用决策树回归器预测汽车燃油效率 65
3.5.1 案例概述 65
3.5.2 案例实现：Python版 68
3.5.3 案例实现：Sklearn版 70
习题3 70
实训3 71

第4章线性模型
4.1 线性回归 72
4.1.1 线性模型概述 72
4.1.2 线性回归原理及图解 73
4.1.3 线性回归的变种 74
4.1.4 线性回归的优势和不足 75
4.2 模型优化算法 76
4.2.1 最小二乘法 76
4.2.2 梯度下降法及其变种 78
4.2.3 模型优化实战 79
4.3 综合案例：基于线性回归的电气元件电阻测量 81
4.3.1 案例概述 81
4.3.2 案例实现：Python版 82
4.3.3 案例实现：Sklearn版 83
4.4 逻辑回归 83
4.4.1 Logistic函数 83
4.4.2 逻辑回归图解 84
4.5 综合案例：基于逻辑回归的收入级别预测 85
4.5.1 案例概述 85
4.5.2 案例实现：Python版 90
4.5.3 案例实现：Sklearn版 92
4.6 Softmax回归 93
4.6.1 Softmax函数与Softmax回归 93
4.6.2 二分类和多分类 93
4.7 综合案例：基于Softmax回归的手写字符分类 94
4.7.1 案例概述 94
4.7.2 案例实现：Sklearn版 95
习题4 97
实训4 97

第5章支持向量机
5.1 问题引入 98
5.1.1 从逻辑回归说起 98
5.1.2 SVM图解 100
5.2 SVM原理简介 102
5.2.1 形式化描述 102
5.2.2 求解优化问题 103
5.2.3 核函数 105
5.2.4 代表性参数 107
5.2.5 分类和回归 109
5.2.6 SVM的优点和限制 109
5.3 综合案例：基于SMO算法的SVM分类器 110
5.3.1 案例概述 110
5.3.2 线性版本SVM分类器：Python版 110
5.3.3 核函数版本SVM分类器：Python版 117
5.4 综合案例：基于SVC的乳腺肿瘤分类 119
5.4.1 案例概述 119
5.4.2 案例实现：Sklearn版 122
5.5 综合案例：基于SVR的体能训练效果预测 123
5.5.1 案例概述 123
5.5.2 案例实现：Sklearn版 125
习题5 125
实训5 126

第6章贝叶斯模型
6.1 贝叶斯模型概述 127
6.1.1 贝叶斯模型及相关概念 127
6.1.2 朴素贝叶斯分类模型 131
6.1.3 平滑技术 133
6.1.4 贝叶斯统计学与频率派统计学 133
6.1.5 贝叶斯网络 135
6.1.6 贝叶斯模型的优点和缺点 135
6.2 文本数据特征提取 136
6.2.1 文本特征提取方法 136
6.2.2 文本特征提取基本流程 137
6.2.3 文本特征提取实例 137
6.3 综合案例：基于贝叶斯模型的垃圾邮件识别 138
6.3.1 案例概述 138
6.3.2 案例分析 138
6.3.3 文本特征提取 139
6.3.4 案例实现：Python版 141
6.3.5 案例实现：Sklearn版 144
6.4 贝叶斯岭回归 145
6.5 综合案例：基于贝叶斯岭回归的房价预测 146
6.5.1 案例概述 146
6.5.2 案例实现：Python版 146
6.5.3 案例实现：Sklearn版 149
习题6 149
实训6 149

### 第3篇无监督学习篇 ###
第7章聚类
7.1 聚类基础 152
7.1.1 概述 152
7.1.2 聚类算法基本步骤 153
7.1.3 聚类性能评估指标 153
7.2 常见的聚类算法 154
7.2.1 原型聚类算法 154
7.2.2 层次聚类算法 155
7.2.3 密度聚类算法 157
7.2.4 谱聚类算法 158
7.2.5 模型聚类算法 159
7.3 综合案例：原型聚类算法实践 159
7.3.1 案例概述 159
7.3.2 案例实现：Python版KMeans 160
7.3.3 案例实现：Python版KMedoids 161
7.3.4 案例实现：Sklearn版 163
7.4 综合案例：层次聚类算法实践 164
7.4.1 案例概述 164
7.4.2 案例实现：少量数据 167
7.4.3 案例实现：完整数据集 168
7.5 综合案例：谱聚类算法实践 169
7.5.1 案例概述 169
7.5.2 案例实现：Python版 169
7.5.3 案例实现：Sklearn版 171
7.6 综合案例：代表性聚类算法性能比较 172
7.6.1 案例概述 172
7.6.2 案例实现：Sklearn版 172
习题7 175
实训7 175

第8章主成分分析
8.1 概述 176
8.1.1 降维方法 176
8.1.2 主成分分析 177
8.2 PCA的基本原理 177
8.2.1 方差和协方差 177
8.2.2 主成分 178
8.2.3 PCA基本步骤 179
8.2.4 PCA典型应用 180
8.2.5 PCA的优势和不足 180
8.3 综合案例：基于PCA的图像压缩实践 181
8.3.1 案例概述 181
8.3.2 案例实现：Python版 182
8.3.3 案例实现：Sklearn版 183
8.4 综合案例：基于PCA的鸢尾花数据集可视化分析 186
8.4.1 案例概述 186
8.4.2 案例实现：Python版 186
8.4.3 案例实现：Sklearn版 188
习题8 189
实训8 190

第9章奇异值分解
9.1 奇异值分解概述 191
9.1.1 矩阵与特征值 191
9.1.2 奇异值分解 193
9.1.3 奇异值和奇异向量 194
9.1.4 奇异值分解变体 195
9.1.5 SVD的典型应用领域 196
9.2 基于SVD的协同过滤 197
9.2.1 协同过滤 197
9.2.2 基于SVD的协同过滤原理 198
9.3 综合案例：基于SVD的电影推荐系统 199
9.3.1 案例概述 199
9.3.2 案例分析 199
9.3.3 案例实现 201
9.4 综合案例：基于SVD的图像压缩 204
9.4.1 案例概述 204
9.4.2 案例实现：累积能量占比分析 204
9.4.3 案例实现：图像压缩 205
习题9 207
实训9 207

### 第4篇进阶篇 ###
第 10章集成学习
10.1 集成学习概述 210
10.1.1 基本原理 210
10.1.2 常见类型 211
10.1.3 优势和不足 212
10.2 Bagging和随机森林算法 212
10.2.1 Bagging原理 212
10.2.2 随机森林算法 213
10.3 综合案例：基于随机森林的心脏病预测 214
10.3.1 案例概述 214
10.3.2 案例实现：Python版 217
10.3.3 案例实现：Sklearn版 220
10.4 Boosting及其代表性算法 221
10.4.1 Boosting原理 221
10.4.2 AdaBoost 222
10.4.3 XGBoost 223
10.4.4 LightGBM 223
10.5 综合案例：AdaBoost、XGBoost和LightGBM实践 224
10.5.1 案例概述 224
10.5.2 案例实现：AdaBoost版 224
10.5.3 案例实现：XGBoost版 224
10.5.4 案例实现：LightGBM版 225
10.6 Stacking概述 226
10.7 综合案例：基于Stacking的葡萄酒分类 227
10.7.1 案例概述 227
10.7.2 案例实现 227
习题10 228
实训10 228

第 11章特征工程
11.1 特征工程概述 229
11.1.1 特征和数据 229
11.1.2 特征工程 230
11.2 数据预处理 231
11.2.1 数据清洗 231
11.2.2 数据集成 232
11.2.3 特征缩放 232
11.3 综合案例：数据预处理实践 233
11.3.1 案例概述 233
11.3.2 案例实现 233
11.4 特征构建 237
11.4.1 数值特征 238
11.4.2 类别特征 238
11.4.3 组合特征 240
11.4.4 非线性变换 240
11.5 综合案例：特征构建实践 241
11.5.1 案例概述 241
11.5.2 案例实现 241
11.6 特征选择 245
11.6.1 过滤式 246
11.6.2 包裹式 247
11.6.3 嵌入式 248
11.7 综合案例：特征选择实践 248
11.7.1 案例概述 248
11.7.2 案例实现 248
习题11 252
实训11 253

第 12章深度学习
12.1 深度学习概述 254
12.1.1 感知机和多层感知机 255
12.1.2 激活函数和损失函数 256
12.1.3 反向传播算法和优化方法 258
12.1.4 深度学习框架 259
12.2 综合案例：基于MLP的汽车燃油效率预测 259
12.2.1 案例概述 259
12.2.2 开发环境配置 260
12.2.3 案例实现 262
12.3 卷积神经网络 265
12.3.1 卷积层 265
12.3.2 池化层 266
12.4 综合案例：基于CNN的服装分类 267
12.4.1 案例概述 267
12.4.2 案例实现 267
12.5 循环神经网络 269
12.5.1 序列和文本 270
12.5.2 RNN原理 270
12.5.3 LSTM原理 271
12.6 综合案例：基于RNN的情感分类 272
12.6.1 案例概述 272
12.6.2 案例实现 272
12.7 综合案例：基于LSTM的垃圾邮件识别 275
12.7.1 案例概述 275
12.7.2 案例实现 275
习题12 276
实训12 276

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出版信息

书　　名：机器学习基础与案例实战（Python+Sklearn+TensorFlow）（慕课版）
执行编辑：本书的内容有任何问题，请联系人邮社王宣
出版日期：2024-09-01
书　　号：978-7-115-65015-3
作　　者： 张平
定　　价：69.80 元
页　　数：276
印刷方式：黑白印刷
开　　本：16开
出版状态：上市销售

作者介绍

张平：
湖南工商大学计算机与信息工程学院"双师型"教师，博士，副教授，硕士生导师；主持教育部青年项目、湖南省教改项目等科研/教研项目多项，在CCF推荐的权威期刊上发表SCI论文若干篇；主编《Python程序设计基础与案例实战（慕课版）》《Linux操作系统案例教程（CentOS Stream 9/RHEL 9）（微课版）》《Ubuntu Linux操作系统案例教程》等多本畅销教材，理论功底扎实，实践经验颇丰。