數(shù)據(jù)分析與機器學習算法

前 言二維碼索引項目1　KNN算法及應用1任務1　 車型15任務2　鳶尾花分類17項目小結(jié).20拓展練習20項目２　樸素貝葉斯應用23任務1　利用樸素貝葉斯 商品29任務2　改進算法33任務3　評價算法35任務4　編程實現(xiàn)樸素貝葉斯37項目小結(jié)39拓展練習39項目３　決策樹應用41任務1　開發(fā)人工智能的信用卡審批系統(tǒng)47任務2　處理數(shù)據(jù)的瑕疵以及特征工程50任務3　編程完成決策樹項目應用52項目小結(jié)53拓展練習53項目４　支持向量機應用55任務1　預測學生成績63任務2　用核函數(shù)處理非線性可分的數(shù)據(jù)65任務3　可視化數(shù)據(jù)67項目小結(jié)81拓展練習81項目5　線性回歸應用83任務1　預測連鎖店消暑飲料的銷售量86任務2　可視化擬合結(jié)果和趨勢89任務3　度量線性回歸模型可用性.91任務4　用線性回歸模型預測房屋價格92項目小結(jié)96拓展練習96項目6　K-means算法及應用.97任務1　利用K-means算法進行櫻花耐寒性聚類104任務2　數(shù)據(jù)降維107任務3　用K-means劃分球隊梯隊110項目小結(jié)113拓展練習113項目7　人工神經(jīng)網(wǎng)絡應用115任務1　用Tensorflow實現(xiàn)手勢識別144任務2　用pytorch實現(xiàn)手寫數(shù)字識別153任務3　利用神經(jīng)網(wǎng)絡辨認魚的種類157任務4　用梯度下降算法求解 參數(shù).162項目小結(jié)164拓展練習165項目８　卷積網(wǎng)絡深度學習167任務1　構(gòu)造特征辨認圖像174任務2　用卷積網(wǎng)絡識別手寫數(shù)字179項目小結(jié)182拓展練習182項目９　基于Python數(shù)據(jù)分析進行職業(yè)規(guī)劃183任務1　爬取數(shù)據(jù)187任務2　清洗和整理數(shù)據(jù)189任務3　分析數(shù)據(jù)、輸出報表192任務4　生成詞云圖196項目小結(jié)200拓展練習200參考文獻201