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题名:
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机器学习实践 / (沙) 阿卜杜勒哈密特·苏巴西著 , 陆小鹿, 何楚, 蒲薇榄译 |
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ISBN:
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978-7-111-69818-0 价格： CNY139.00 |
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语种:
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chi |
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载体形态:
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xii, 443页 图 24cm |
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出版发行:
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出版地： 北京 出版社： 机械工业出版社 出版日期： 2022 |
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内容提要:
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本书共七章。第1章主要介绍基于机器学习的数据分析。第2章概述一些数据预处理的技术，例如特征提取、转换、特征选择以及降维。第3章概述一些常见的用于预报、预测和分类的机器学习技术，例如，朴素贝叶斯、k近邻、人工神经网络、支持向量机、决策树、随机森林、装袋、提升、堆叠、投票、深度神经网络、循环神经网络和卷积神经网络。第4章主要呈现一些医疗保健领域中的分类案例，包括常用于分析和识别生物医学信号的技术，例如心电图、脑电图和肌电图信号处理，以及人体行为识别和基于微阵列基因表达的癌症、糖尿病和心脏病检测等。第5章主要介绍一些实际应用，包括入侵检测、钓鱼网站检测、垃圾邮件检测、信用评分、信用卡欺诈检测、手写数字识别、图像分类和文本分类。第6章主要介绍一些回归技术的案例，例如股市分析、经济变量预测、电力负载预测、风速预测、旅游需求预测以及房价预测。第7章包括一些无监督学习技术的案例(聚类)。 |
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主题词:
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软件工具 程序设计 |
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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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TP311.561 版次： 5 |
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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进行数据分析 |
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主要责任者:
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苏巴西 著 |
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次要责任者:
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陆小鹿 译 |
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次要责任者:
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何楚 译 |
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次要责任者:
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蒲薇榄 译 |