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Python与机器学陈清华电子工业出版社9787121381768 本书可作为大数据人工智能电子商蔚蓝书店书籍详细信息
- ISBN：9787121381768
- 作者：暂无作者
- 出版社：暂无出版社
- 出版时间：2020-02
- 页数：暂无页数
- 价格：24.57
- 纸张：胶版纸
- 装帧：平装-胶订
- 开本：16开
- 语言：未知
- 丛书：暂无丛书
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
寄语：
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内容简介：
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书籍目录：
项目1 电影数据统计 1
1.1 数据获取 1
1.2 数据解析 4
1.3 数据分析 8
1.4 数据可视化 10
1.5 课堂实训：工资数据统计 16
1.6 练19
项目2 电影数据分析(回归) 21
2.1 背景知识 21
2.2 使用一元线回归分析电影票房数据 22
2.2.1 一元线回归 22
2.2.2 范围缩放 25
2.2.3 数据集的切分 26
2.3 使用多项式回归分析电影票房数据 29
2.4 使用多元线回归分析电影票房数据 31
2.5 理解回归分析方法 34
2.6 课堂实训：工龄与工资相关分析 36
2.7 练39
项目3 数据的爬取 41
3.1 背景知识 41
3.2 电影数据的爬取 42
3.2.1 网络数据一次爬取 42
3.2.2 网络数据定时爬取 48
3.2.3 正则表达式 49
3.3 房屋租赁数据的爬取 51
3.4 房屋租赁数据的统计 54
3.5 课堂实训：房数据的爬取与统计 58
3.6 练59
项目4 房屋租赁数据的分析与可视化 62
4.1 背景知识 62
4.2 使用箱形图可视化租赁价格分布特征 63
4.3 使用散点图可视化房屋面积与租赁价格的关系 65
4.4 使用饼图可视化不同行政区的可租赁房源占比 69
4.5 使用折线图可视化房间数与租赁价格的关系 71
4.6 使用热力图可视化地理位置与租赁价格的关系 72
4.7 课堂实训：房数据的分析与可视化 75
4.8 练78
项目5 身高与体重数据分析(分类器) 80
5.1 背景知识 80
5.1.1 机器学0
5.1.2 监督学0
5.1.3 分类器 82
5.2 使用分类方行别分类 82
5.2.1 逻辑回归 82
5.2.2 朴素贝叶斯 88
5.2.3 决策树 91
5.2.4 支持向量机 95
5.3 使用支持向量行肥胖程度分类 97
5.4 课堂实训：肥胖分析1 101
5.5 练102
项目6 鸢尾花分类 104
6.1 背景知识 104
6.2 使用K近邻对鸢尾行分类 105
6.3 使用森林对鸢尾行分类 108
6.4 使用神经网络对鸢尾行分类 111
6.5 课堂实训：肥胖分析2 114
6.6 练115
项目7 电影评分数据分析(聚类) 117
7.1 背景知识 117
7.1.1 无监督学17
7.1.2 聚类 118
7.1.3 K-Means 119
7.2 使用DBSCAN确定质心个数 119
7.3 使用K-Means对观影用行聚类 123
7.4 课堂实训：根据身高、体重和别对用行分类 127
7.5 练130
项目8 人脸检测与人脸识别 132
8.1 背景知识 132
8.1.1 人工智能 132
8.1.2 计算机视觉 133
8.1.3 OpenCV计算机视 134
8.2 图像中的人脸检测 135
8.3 中的人脸检测 137
8.4 图像中的人脸识别 140
8.5 中的人脸识别 143
8.6 课堂实训：眼睛与笑脸检测 145
8.7 练146
项目9 手写数字识别应用 148
9.1 背景知识 148
9.2 图像数据集准备 149
9.2.1 MNIST数据集格式 149
9.2.2 获取MNIST数据集中的图像 150
9.3 使用支持向量机识别手写数字 150
9.4 使用神经网络识别手写数字 154
9.5 课堂实训：使用不同的方法识别手写数字 155
9.6 练156
项目10 深度学为识别中的应用 157
10.1 背景知识 157
10.1.1 卷积神经网络(N) 157
10.1.2 循环神经网络(RNN) 159
10.1.3 深度学用 160
10.2 使用卷积神经网络识别行为 161
10.2.1 环境准备 161
10.2.2 数据的获取与解析 161
10.2.3 数据集分析 162
10.2.4 卷积神经网络的应用 162
10.3 使用循环神经网络识别行为 164
10.4 课堂实训：电影评论数据分析 166
10.5 练168
项目11 TensorFlow与神经网络 169
11.1 背景知识 169
11.2 设计单层神经网络预测花瓣宽度 171
11.3 设计多层神经网络实现鸢尾花分类 174
11.4 课堂实训：卷积神经网络的实现与应用 177
11.5 练178
项目12 项目综合实训 180
12.1 确定数据采集目标 181
12.2 数据采集与预处理 182
12.3 数据统计与分析 183
12.3.1 票房分析 183
12.3.2 上座率分析 185
12.3.3 票价分布情况分析 186
12.3.4 评分数据分析 186
12.4 数据分析与预测 187
12.4.1 场次与票房之间的关系分析 187
12.4.2 评分相关因素分析与预测 187
12.5 数据分类应用 188
12.6 课外拓展实训：车数据的获取与市场分析 189
附录A 环境准备 191
附录B 本书使用的工 194
参考文献 195
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书籍真实打分
故事情节：7分
人物塑造：4分
主题深度：3分
文字风格：4分
语言运用：6分
文笔流畅：9分
思想传递：4分
知识深度：9分
知识广度：4分
实用性：5分
章节划分：8分
结构布局：3分
新颖与独特：8分
情感共鸣：7分
引人入胜：4分
现实相关：7分
沉浸感：9分
事实准确性：6分
文化贡献：6分
网站评分
书籍多样性：8分
书籍信息完全性：4分
网站更新速度：5分
使用便利性：9分
书籍清晰度：8分
书籍格式兼容性：4分
是否包含广告：4分
加载速度：5分
安全性：8分
稳定性：8分
搜索功能：9分
下载便捷性：8分
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下载评价
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