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机器学习实践指南:案例应用解析
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第二部分 基础篇
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2022-01-25 01:32:50
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前言
第一部分 准备篇
1.1 机器学习概述
1.2 机器学习应用前景
第2章 科学计算平台
2.1 科学计算软件平台概述
2.2 计算平台的配置
2.3 小结
1.3 小结
第二部分 基础篇
3.2 R语言基础
第4章 生产环境基础
4.1 Windows Server 2008基础
4.2 Linux基础
4.3 Vim编辑器
4.4 虚拟化平台
4.5 Linux环境下的NumPy安装
4.6 Linux环境下的R运行环境
4.7 PyPy编译器
4.8 小结
思考题
3.3 R语言科学计算
3.4 R语言计算实例
3.5 小结
思考题
第三部分 统计分析实战篇
5.1 数据分析概述
5.2 数学基础
第6章 描述性分析案例
6.2 数据分布趋势案例解析
6.3 正态分布案例解析
6.4 多变量分析
6.5 小结
思考题
5.3 回归分析
第7章 假设检验与回归模型案例
7.2 回归模型
7.3 小结
思考题
5.4 数据分析基础
5.5 数据分布分析
5.6 小结
思考题
第四部分 机器学习实战篇
8.1 神经网络
8.2 统计算法
第9章 数据拟合案例
9.1 数据拟合
9.2 线性滤波
9.3 数据或曲线平滑
9.4 小结
思考题
8.3 欧氏距离
第10章 图像算法案例
10.1 图像边缘算法
10.2 图像匹配
10.3 图像分类
10.4 高斯噪声生成
10.5 二值化
10.6 插值与缩放
10.7 仿射
10.8 透视投影与透视变换
10.9 灰度变换与图像增强
10.10 图像滤波与除噪
10.11 小结
思考题
8.4 余弦相似度
第11章 机器视觉案例
11.1 人脸辨识
11.2 手写数字识别
11.3 运动侦测
11.4 形状检测
11.5 小结
思考题
8.5 SVM
第12章 文本分类案例
12.1 文本分类概述
12.2 余弦相似度分类
12.3 朴素贝叶斯分类
12.4 自然语言处理
12.5 小结
思考题
8.6 回归算法
8.7 PCA降维
8.8 关联规则
8.9 自动分类
8.10 小结
思考题
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