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旉:2024-09-14 10:37来源:未知 作?锋  侉|举报
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资料介：(x)
书采用图形化的方法讲解h工智能和机器学习(fn)的知识与技术，q且借用囑Ş化Y件KNIME采用拖、拉、拽{?ldquo;?c)?rdquo;的操作完成从单到复杂的机器学?fn)项目。全书分Z个部分，分别是h工智能技术入门、传l机器学?fn)和深度学?fn)。本书具有图说图解、自上而下、够用即止、实战掌握的特点Q适合于作Zh工智能入门者、h工智能技术应用者及(qing)高职高专院校理工U、本U院校非理工U专业学生的教材



资料目录Q?/strong>

W?章　人工?qing)机器学习(fn)概q?..................................1
1.1 人工概述 ............................................................................1
1.1.1.人工?..............................................................2
1.1.2.人工是什?..........................................................4
1.1.3.人工的能?..........................................................5
1.2 机器学习(fn)概述 ............................................................................5
1.2.1.机器学习(fn)是什?..........................................................5
1.2.2.以监督学?fn)?f)?..........................................................6
1.2.3.学习(fn)d......................................................................7
1.2.4.机器学习(fn)要解决的基本问题.......................................7
1.2.5.机器学习(fn)如何优化模型...............................................7
1.2.6.机器学习(fn)工作程.......................................................7
1.2.7.机器学习(fn)的各大流z?..................................................8
1.2.8.机器学习(fn)法选择.......................................................8
1.2.9.需要的知识...................................................................9
1.3 深度学习(fn)概述 ............................................................................9
1.4 机器学习(fn)与统计学 ....................................................................9
1.5 译֐l习(fn) ..................................................................................10
?br style="margin: 0px; padding: 0px;" /> W?章　机器学习(fn)基础知识...........................................11
2.1 数学基础 ..................................................................................11
2.1.1.数据的分c?................................................................12
2.1.2.基本l计学术?........................................................12
2.1.3.回归............................................................................14
2.1.4.二乘法.................................................................14
2.1.5.判断拟合好坏.............................................................15
2.1.6.结............................................................................17
2.2 d ..........................................................................................17
2.2.1.数值数据的分布.........................................................17
2.2.2.分类数据的分?........................................................18
2.3 KNIME .....................................................................................21
2.3.1.KNIME?.............................................................21
2.3.2.下蝲和安?................................................................21
2.3.3.KNIME基本使用.......................................................21
2.3.4.结............................................................................28
2.4 译֐l习(fn) ..................................................................................28
?br style="margin: 0px; padding: 0px;" /> W?章　U性回?........................................................29
3.1 单线性回?..........................................................................30
3.1.1.场景说明....................................................................30
3.1.2.KNIME建立工作?..................................................30
3.1.3.数据获取....................................................................30
3.1.4.观察数据....................................................................31
3.1.5.数据划分....................................................................33
3.1.6.模型训练....................................................................34
3.1.7.模型试....................................................................37
3.1.8.损失函数....................................................................37
3.2 多元U性回归初?..................................................................38
3.2.1.d?qing)数据说?........................................................38
3.2.2.建立基本的工作流.....................................................38
3.2.3.dq观察数?........................................................39
3.2.4.整合界面....................................................................49
3.3 多元U性回归进?..................................................................51
3.3.1.优化模型....................................................................51
3.3.2.正向选择节点.............................................................55
3.3.3.反向消除....................................................................58
3.3.4.模型解释....................................................................58
3.3.5.特征归一?................................................................59
3.3.6.使用KNIME具体实现归一?.................................59
3.3.7.相关pL....................................................................60
3.4 译֐l习(fn) ..................................................................................61
?br style="margin: 0px; padding: 0px;" /> W?章　逻辑回归.........................................................63
4.1 逻辑回归基本概念 ..................................................................63
4.1.1.分类问题....................................................................63
4.1.2.从线性回归到逻辑回归.............................................65
4.1.3.判定边界....................................................................66
4.1.4.KNIME工作?.........................................................66
4.1.5.d数据....................................................................67
4.1.6.数据处理....................................................................67
4.1.7.模型训练?qing)测?........................................................68
4.1.8.模型评h(hun)....................................................................69
4.2 逻辑回归实战 ..........................................................................71
4.2.1.泰坦克L(fng)存问题背景介l?.................................71
4.2.2.d数据....................................................................72
4.2.3.数据处理....................................................................73
4.2.4.数据可视化及(qing)删除无关?........................................75
4.2.5.模型训练和测?........................................................82
4.2.6.模型评h(hun)....................................................................83
4.2.7.提交l果....................................................................85
4.2.8.模型解释....................................................................89
4.3 译֐l习(fn) ..................................................................................90
?br style="margin: 0px; padding: 0px;" /> W?章　模型优化.........................................................91
5.1 梯度下降 ..................................................................................91
5.1.1.损失函数....................................................................92
5.1.2.使用KNIME优化模型..............................................96
5.2 正则?......................................................................................98
5.2.1.准确性和健壮?........................................................98
5.2.2.复杂的模?................................................................98
5.2.3.Ơ拟合和q拟?........................................................98
5.2.4.正则化防止过拟合...................................................100
5.2.5.使用KNIME讄正则?.......................................100
5.3 模型评h(hun) ................................................................................101
5.3.1.h矩阵.......



 
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