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题名:
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机器学习基础 / (美) 海特·萨拉赫著 , 邹伟译 |
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ISBN:
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978-7-5170-8506-5 价格： CNY69.80 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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183页 图 24cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 中国水利水电出版社 出版日期： 2020 |
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内容提要:
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本书全面介绍了机器学习的基本算法。全书共6章，循序渐进地讲解了scikit-learn软件包、无监督学习、监督学习和人工神经网络。第1章讲解了如何使用scikit-learn的语法；第2章和第3章分别介绍了无监督学习和监督学习，明确解释了这两种模型之间的差异，以及为每个数据集选择适当算法的重要性。第4章为本书的重点，介绍了监督学习算法中的3个常用算法，朴素贝叶斯算法、决策树算法和支持向量机算法；第5章介绍了使用scikit-learn软件包开发的神经网络结构；第6章讲解了如何建立自己的程序，如何采用合乎逻辑的结果分析，并通过超参数来改善算法的性能。通过本书的学习，读者将有技能和信心去编写机器学习算法，并将机器学习算法应用于现实生活中。本书主要面向机器学习领域的新手和希望学习如何使用scikit-learn软件包开发机器学习算法的开发人员。 |
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主题词:
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机器学习 |
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中图分类法:
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TP181 版次： 5 |
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其它题名:
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基于Python和scikit-learn的机器学习应用 |
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主要责任者:
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萨拉赫 著 |
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次要责任者:
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邹伟 译 |