机器学习经典算法实践zb湖北新华书店

基本信息

书名:机器学习经典算法实践

定价：49元

作者:肖云鹏 等 著

出版社：清华大学出版社

出版日期：2018-05-01

ISBN：9787302493334

字数：200000

页码：185

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：

编辑推荐

内容提要

本书是为大学本科、研究生学习参考材料，以讲原理、接近开放源代码、使用公开数据集、实验效果演示为特色。既适合本科生、研究生教学使用，也适合自学。为了配合教师教学及同学们自学，本书提供了配套教学的ppt和所有章节的源代码。

目录

章KNN
1.1KNN算法原理
1.1.1算法引入
1.1.2科学问题
1.1.3算法流程
1.1.4算法描述
1.1.5补充说明
1.2KNN算法实现
1.2.1简介
1.2.2核心代码
1.3实验数据
1.4实验结果
1.4.1结果展示
1.4.2结果分析
第2章朴素贝叶斯
2.1朴素贝叶斯算法原理
2.1.1朴素贝叶斯算法引入
2.1.2科学问题
2.1.3算法流程
2.1.4算法描述
2.1.5算法补充
2.2朴素贝叶斯算法实现
2.2.1简介
2.2.2核心代码
2.3实验数据
2.4实验结果
2.4.1结果展示
2.4.2结果分析
第3章C4.5
3.1C4.5算法原理
3.1.1C4.5算法引入
3.1.2科学问题
3.1.3算法流程
3.1.4算法描述
3.1.5补充说明
3.2C4.5算法实现
3.2.1简介
3.2.2核心代码
3.3实验数据
3.4实验结果
3.4.1结果展示
3.4.2结果分析
第4章SVM
4.1SVM算法原理
4.1.1算法引入
4.1.2科学问题
4.1.3算法流程
4.1.4算法描述
4.1.5补充说明
4.2SVM算法实现
4.2.1简介
4.2.2核心代码
4.3实验数据
4.4实验结果
4.4.1结果展示
4.4.2结果分析
第5章AdaBoost
5.1AdaBoost算法原理
5.1.1算法引入
5.1.2科学问题
5.1.3算法流程
5.1.4算法描述
5.1.5补充说明
5.2AdaBoost算法实现
5.2.1简介
5.2.2核心代码
5.3实验数据
5.4实验结果
5.4.1结果展示
5.4.2结果分析
第6章CART
6.1CART算法原理
6.1.1算法引入
6.1.2科学问题
6.1.3算法流程
6.1.4算法描述
6.1.5补充说明
6.2CART算法实现
6.2.1简介
6.2.2核心代码
6.3实验数据
6.4实验结果
6.4.1结果展示
6.4.2结果分析
第7章K-Means
7.1K-Means算法原理
7.1.1算法引入
7.1.2科学问题
7.1.3算法流程
7.1.4算法描述
7.1.5补充说明
7.2K-Means算法实现
7.2.1简介
7.2.2核心代码
7.3实验数据
7.4实验结果
7.4.1结果展示
7.4.2结果分析
第8章Apriori
8.1Apriori算法原理
8.1.1算法引入
8.1.2科学问题
8.1.3算法流程
8.1.4算法描述
8.2Apriori算法实现
8.2.1简介
8.2.2核心代码
8.3实验数据
8.4实验结果
8.4.1结果展示
8.4.2结果分析
第9章PageRank
9.1PageRank算法原理
9.1.1PageRank算法引入
9.1.2科学问题
9.1.3算法流程
9.1.4算法描述
9.2PageRank算法实现
9.2.1简介
9.2.2核心代码
9.3实验数据
9.4实验结果
9.4.1结果展示
9.4.2结果分析
0章EM
10.1EM算法原理
10.1.1EM算法引入
10.1.2科学问题
10.1.3理论推导
10.1.4算法流程
10.1.5算法描述
10.2EM-GMM实现
10.2.1简介
10.2.2核心代码
10.3实验数据
10.4实验结果
10.4.1结果展示
10.4.2结果分析
参考文献

作者介绍

序言