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作者:薛薇
出版社:中国人民大学出版社
出版时间:20240101
ISBN:978-7-300-32105-9
索书号:TP311.561/671\2
分类号:TP311.561
页数:341页
价格:CNY69.00
丛书:数据科学与大数据技术丛书
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本书共分12章。首先, 内容上涵盖了众多主流和核心机器学习算法, 以及相关重要知识点。其次, 结构安排上, 在第1章概述和第2章Python基础介绍后, 第3章集中对数据预测建模的各个方面进行了总览论述, 旨在帮助学习者把握机器学习的整体知识框架。后续第4章至第9章依知识难度, 由浅入深展开数据预测建模的讨论, 包括朴素贝叶斯分类器、近邻分析、决策树、集成学习、人工神经网络、支持向量机等。第10、11章讨论特征选择和特征提取, 作为数据预测建模的重要补充。第12章关注机器学习中的聚类算法。此外, 每章的Python代码能够很好地帮助学习者进一步深刻理解原理, 掌握和
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- 文献类型
- 出版社
- 作者
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- (瑞士) 马丁·埃普勒, (瑞士) 法比耶纳·宾兹利, Martin J. Eppler, Fabienne Bunzli, 程絮森(1)
- (美) 瑞安·霍克, Ryan Hawk, 燕子(1)
- (美) 詹姆斯·阿什顿, James Ashton, 段鑫星, 张悦, 唐宇航(1)
- 徐彬(1)
- 徐文, 何雅洁, 王莉红(1)
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