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书名：
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基于Python的无监督学习
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作者：
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帕特
著
；孙立超
译
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出版信息：
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北京
中国电力出版社
2021.01
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开本页数：
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23cm
13,366页
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丛书名：
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单 册：
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中图分类：
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TP311.561
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科图分类：
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主题词：
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软件工具--程序设计
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电子资源：
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ISBN：
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978-7-5198-4949-8
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@a基于Python的无监督学习@Aji yu Pythonde wu jian du xue xi@f(美)安库·A.帕特(Ankur A. Patel)著@g孙立超译
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@a北京@c中国电力出版社@d2021.01
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@a13,366页@c图@d23cm
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@a由O'Reilly Media, Inc.授权出版
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@a封面英文题名：Hands-on unsupervised learning using Python
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@a本书共分四部分，主要内容有：无监督学习基础。介绍监督和无监督学习的区别，当下流行的监督和无监督学习算法及概述，以及完整的机器学习项目；使用SciKit-Learn的无监督学习。降维、异常检测、聚类和分组分割；使用TensorFlow和Keras进行无监督学习。表示学习和自动特征提取、自动编码器和半监督学习；使用TensorFlow和Keras进行深度无监督学习。受限玻尔兹曼机器、深度信念网络和生成对抗网络。
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| 基于Python的无监督学习/(美)安库·A.帕特(Ankur A. Patel)著/孙立超译.-北京：中国电力出版社，2021.01 |
| 13,366页：图；23cm |
| 使用对象：软件程序设计人员 |
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| ISBN 978-7-5198-4949-8：CNY98.00 |
| 本书共分四部分，主要内容有：无监督学习基础。介绍监督和无监督学习的区别，当下流行的监督和无监督学习算法及概述，以及完整的机器学习项目；使用SciKit-Learn的无监督学习。降维、异常检测、聚类和分组分割；使用TensorFlow和Keras进行无监督学习。表示学习和自动特征提取、自动编码器和半监督学习；使用TensorFlow和Keras进行深度无监督学习。受限玻尔兹曼机器、深度信念网络和生成对抗网络。 |
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正题名：基于Python的无监督学习
索取号：TP311.561/173
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[索取号:TP311.561/173]
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十四楼书库/14E14B0302/
[索取号:TP311.561/173]
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